BriefGPT.xyz
大模型
Ask
alpha
关键词
empirical likelihood
搜索结果 - 6
强化学习的本质高效、稳定和有界离线策略评估
本文提出了一种基于经验似然的 OPE 估算器，相对于重要性抽样、自归一化重要性抽样和双重稳健估计具有更高的效率，并满足自归一化重要性抽样的稳定性和有界性。
PDF
5 years ago
近似贝叶斯计算中的似然函数逼近
本章节在《近似贝叶斯计算手册》中发表，概述了两种估计不可计算似然性的方法，即基于模型根据统计量估计出的参数假设的贝叶斯人工似然法和使用一组约束来构建经验似然，或者使用近似方法来规避对模型的模拟。这两种方法的具体实施被展现在各种不同复杂度的模
→
PDF
6 years ago
鲁棒优化的统计学：一种广义经验似然方法
本文研究了基于经验似然和分布鲁棒解的方法进行随机优化问题的统计推断，特别关注最优值的置信区间和渐近达到精确覆盖的解决方案。我们提出了一个基于非参数 $f$- 分歧球构建的分布不确定性集合的广义经验似然框架，用于 Hadamard 可微函数和
→
PDF
8 years ago
基于方差的正则化与凸优化目标
通过使用分布鲁棒优化和 Owen 的经验似然的技术，我们开发了一种风险最小化和随机优化的方法，提供了一个凸代理来实现方差的降低，实现了近乎最优和计算效率之间的权衡，我们给出了一些有限样本和渐近结果来表征估计器的理论性能。
PDF
8 years ago
基于经验分歧的分布鲁棒优化实现最佳统计保证回复
通过使用分布鲁棒优化 (DRO) 工具恢复中心极限定理提供的渐进统计保证，我们探究了在模糊概率分布下维持期望值约束的可行性。我们展示了使用实证定义的 Burg-entropy 散度球来构造 DRO 可以实现此类保证。
PDF
8 years ago
贝叶斯模型回归
本文提出了三种不同的方法：基于参数的贝叶斯模型、基于 Dirichlet 过程混合和基于经验似然的贝叶斯模型来探索贝叶斯模式回归，并通过模拟数据和真实数据集进行了说明。
PDF
12 years ago
Prev
Next