independence testing | BriefGPT

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深度实时假设测试
我们提出了一个通用的框架，用于构建针对大类非参数测试问题的强大的连续假设检验。该框架可以统一处理多个经典任务，如双样本测试、独立性测试和条件独立性测试，以及现代问题，如对机器学习模型的对抗鲁棒性测试。我们的方法对传统批量测试具有以下优势：1
PDF8 months ago
SIGIR挖掘稳定偏好：多媒体推荐的自适应模态解耦
该研究提出了一种 MODEST（MOdality DEcorrelating STable）学习框架，采用基于核的独立性检验测量方式，以学习用户对多媒体内容中不同模态的偏好，提高多媒体推荐性能。
PDFa year ago
关系依赖关系的非参数推断
本文研究了如何在关系系统中估计数据之间的独立性，提出了一种基于核均值嵌入的方法，用于定义条件和边缘独立性测试，并在结构假设下实现了可伸缩的核测试方法。实证研究表明，该方法在合成网络和半合成网络等数据集上比基于核的独立性测试的现有方法更为有效
PDF2 years ago
高概率离散分布的最佳测试
研究总变差距离下的离散分布测试问题，提出可用于样本较高概率区域的属性测试的算法，包括相应参数的样本复杂度与正确性保障。
PDF4 years ago
无信任测试：最优的本地隐私分布测试
本研究针对分布测试问题，考虑使用本地差分隐私机制时的样本，并着重研究离散分布的两个代表性测试问题：完全匹配性检验和独立性检验。我们提出了基于 RAPTOR 和 RAPPOR 等机制的测试，并分析了它们的样本复杂度，我们的算法利用的是公共硬币
PDF6 years ago
基于随机投影和距离协方差的统计和数值高效独立检验
使用随机投影和距离相关性基础上的独立性测试方法 RPDC，其计算复杂度为 O (nKlogn)，在多元情况下表现良好，并具有与最先进的距离方法近乎相同的功率。
PDF7 years ago
迭代对数定理下的顺序非参数检验
该论文提出了一种新的算法框架，用于解决顺序假设检验问题，包括 A/B 测试、非参数双样本测试和独立性测试等。该算法具有线性时间和恒定空间计算的优势，并且在处理复杂问题时能够动态调整中止时间以适应，同时其零均值鞅的检验统计量也采用了一致的 L
PDF9 years ago
MM有力且公平地衡量依赖关系
本文介绍和特征化了一种依赖性的人口测量 MIC*，并基于此理论引入了一种从一对随机变量的密度计算 MIC* 的有效方法，并定义了一个新的一致估计器 MICe 以及一个旨在强制独立性测试而非公平性的简单副产品 TICe，在仿真中证明了 MIC
PDF9 years ago
AAAI高维下核和距离非参数假设检验能力减弱
探讨了决策理论问题中的非参数双样本检验与独立性检验，并指出使用核函数和点对之间的距离作为解决方案在高维设置中受到误解，测试的功率实际上随着维度的增加按多项式下降，提出了公平的替代假设，并阐明了核带宽选择中的中位数启发式的理论洞察力。
PDF10 years ago
随机过程的核独立性检验
文中提出了一种新的非参数化方法用于测试两个随机过程之间的独立性，使用了 Hilbert Schmidt 独立性准则（HSIC）作为检验统计量，该方法针对从随机过程中绘制的样本计算 HSIC 的渐近行为得到了建立，并且推荐了一种可替代的 p
PDF10 years ago