关键词nonparametric estimators
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- ICML比较元学习方法在估计多值处理异质效应中的表现
本文研究了针对多值处理的异质效应的元学习方法，考虑不同的元学习算法，以及它们在不同的参数下的误差上界，提出并讨论了能够适用于不同处理多样性的方法，并使用合成半合成数据集验证了这些方法的优劣。
- 因果推断中的半参数理论与经验过程
本文综述了半参数理论和因果推断问题中出现的经验过程等重要方面，并讨论了半参数模型下因果效应的估计和推断、经验过程理论及其与机器学习等方法在因果推断分析中的应用。
- 最近邻分类的收敛速度
本文提出了一种新的最近邻方法，它能够适应不同空间区域的不同距离尺度，并分析其在度量空间的行为，从而得出分布相关的有限样本收敛速率，并实现了广泛数据空间的最近邻的普遍一致性。
- 快速非参数条件密度估计
通过建立 full density 模型 f (yjx) 而非只有期望值 E (yjx)，条件密度估计广义了回归。本文提出了双核条件密度估计器，并引入了基于双数树的快速算法，用最大似然准则进行带宽选择，从而在处理多变量数据集时取得 380 - 主动学习插件方法
提出了一种基于非参数估计的回归函数的主动学习算法，并对其在广泛的基础分布类上可达到的推广误差收敛速率提供了概率界限，同时证明了最小化下限，展示了获得的速率几乎是紧密的。
- NIPS基于广义最近邻图的 Rényi 熵和互信息估计
本文提出了一种基于非参数估计和广义最近邻图的计算 Renyi 熵和互信息的算法，证明了这种算法的几乎必然一致性和上限的收敛速度，并在实验中展示了其在独立子空间分析中的实用性。