confidence sets | BriefGPT - AI 论文速递

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用 Autograd 建模测试统计量的抽样分布
基于模拟的推断方法需要准确建模 p 值函数或测试统计量的累积分布函数，通过使用神经网络模型近似采样分布以建模一维条件采样分布，从而提供可行的概率密度比方法的替代方案。
PDF2 months ago
基于局部加权合拢预测的自动估值模型中的不确定性量化
非参数机器学习模型与符合预测是房地产市场数据中准确预测房屋价格的方法，但由于地理空间上的依赖，直接应用符合预测在不同地理区域的置信区间不完全校准。本研究调查了各种方法来调整符合预测的置信区间以解决此问题，并在挪威奥斯陆房地产市场数据集上验证
PDF7 months ago
最小体积置信集的几何形状
通过研究最小体积置信集函数的几何形状，这篇论文为数据科学和机器学习提供了更加高效的置信集算法，尤其在 A/B 测试和强化学习算法分析中得到了广泛应用。
PDF2 years ago
用于顺序决策的元学习假设空间
本文提出了一种从离线数据（元学习）中元学习内核（Meta-KeL）的方法，以替代手动设计内核，解决了基于假设空间先验假设的置信度量（预测函数）的可靠性和适应性问题，并在基于内核的赌博机问题（Bayesian optimization）上进行
PDF2 years ago
ICML使用线性函数逼近学习随机最短路径
本论文研究了具有线性函数逼近的随机最短路径问题，提出了一种使用 Hoeffding 类型置信度集的新算法，能够实现次线性后悔保证。同时，对于在 $c_{min}=0$ 的情况，可以保证近似次立方的后悔保证。此外，通过设计改进的贝恩斯坦置信度
PDF3 years ago
ICLR通过校准预测为深度神经网络构建 PAC 置信集
我们提出了一种算法，将校准预测与从学习理论推导的泛化界限相结合，构建深度神经网络的置信集，具有 PAC 保证 —— 即给定输入的置信集具有很高的真标签概率。我们演示了如何在 ResNet for ImageNet、视觉对象跟踪模型和半猎豹强
PDF5 years ago
非参数模态回归
研究一种基于核密度估计的非参数模态回归方法，并提出置信集和预测集构造技术以及平滑带宽选择方法，同时探讨其与混合回归和密度脊估计的关系。
PDF10 years ago
Lp 中的诚实自适应置信区间
研究在以非参数高斯回归为背景下，针对 Lp 损失（其中 p> = 1 且 p <无穷大）在 Sobolev 类型类的集合上构建诚实和自适应置信集的问题。该文提出了目标是使置信区间的直径与底层函数的光滑度程度相适应，同时确保真实函数在高概率下
PDF11 years ago
持久图的置信区间
本文介绍在持久同调领域引入统计学思想，利用置信集区分拓扑信号与拓扑噪声的研究。
PDF11 years ago
反事实分布的推断
基于回归方法，我们开发了建模和推断计数事实分布的工具，并构建了置信区间用于检验计数事实的功能假设，应用到美国数据的实证分析中，同时引入了分布回归作为建模方法，这个方法不仅全面灵活，而且对于建立稳健分布回归进程及各种相关的功能，我们建立了中心
PDF15 years ago