estimation algorithms | BriefGPT

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从偏序关系中学习有向无环图
通过利用部分因果顺序，本文提出了一种通用的估计框架来学习有向无环图的结构，并提供了低维和高维问题的高效估计算法。
PDF3 months ago
高度不均匀采样下低秩矩阵补全的逐项界限
低秩矩阵补全问题关注使用稀疏观测的一组观测条目来估计矩阵中未观测的条目。我们考虑非均匀设置，其中观测条目根据高度变化的概率进行采样，可能具有不同的渐近尺度。我们证明了在结构化采样概率下，使用较小的子矩阵而不是整个矩阵上运行估计算法通常更好，
PDF4 months ago
无需几乎没有训练的聚合相关估计
通过考虑相关性，本文提出了不同的聚合规则，并将它们与朴素规则进行了比较。通过基于合成数据的各种实验证明，当关于误差之间的相关性已知足够信息时，最大似然聚合应该优先考虑。否则，通常情况下，建议使用一种称为嵌入式投票（EV）的方法。
PDF10 months ago
ICLR基于学习的亚线性时间支持估计
本文提出了一种基于机器学习的辅助估计算法来解决大型数据集中不同元素数量的估计问题，并证明了当预测器正确的逼近因子为常数时，可以显著降低样本复杂度。
PDF3 years ago
潜在共同原因时间序列因果特征选择的必要和充分条件
本文探讨了对时间序列中的直接和间接原因的识别，并在图形限制下提供了必要且充分的潜变量条件。我们的理论结果和估计算法需要两个条件独立性测试才能确定观测到的候选时间序列是否是观测到的目标时间序列的原因。通过模拟和真实数据，我们的实验结果表明，我
PDF4 years ago
ICML沿着图路径保持方向：沿路径主成分分析
本文提出了一种基于有向无环图的稀疏主成分分析的变种方法，通过利用网络信息来优化估计算法，提升算法的统计复杂度和收敛精度，并给出了两种协同求解算法，通过在合成和真实数据集上的大量实验结果验证了算法的有效性。
PDF9 years ago
通过识别具有隐藏组件的向量自回归过程进行因果推断
本文介绍了一种基于向量自回归 (VAR) 过程的因果推断方法，旨在更准确地揭示因果关系，叙述了如何从非实验时间序列中识别关键部分的过程，并提出了两种估计算法并评估其在合成和实际数据上的效果。
PDF10 years ago
通过流形的封装将通用传感器融合算法与声学状态表示相集成
提出一种基于 manifold（流形）的状态空间 S 的描述方式，用两个算子表示流形的结构，通用的估计算法可以通过替换 +/- 为 [+]/[-] 来处理流形上的量，此算法可应用于最小二乘估计和无迹卡尔曼滤波器。
PDF13 years ago