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点对点 ROC 曲线优化的监督相似性学习概率理论
该论文从交叉匹配角度分析了相似性学习，提出了一种基于 ROC 优化的点级优化标准，通过一种概率框架对此进行了深入研究，给出了基于 U - 统计的约束优化表达式，推导出相应的普适性学习速率以及在数据分布噪声假设下更快速的学习速率，同时考虑了采
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6 years ago
U - 统计量的集中不等式注记
本文旨在讨论 U - 统计量的各种集中不等式和最新结果，重点是利用经典的集中不等式证明 U - 统计量的上下界，虽然结果已为人所知，但证明并未出现在文献中。
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7 years ago
混合条件下 U 统计量的指数不等式
本文针对时间序列环境下的 U 统计量证明了新的指数不等式，给出了保证快速收敛的明确混合条件，证明边界类似于独立情况，并扩展到非平稳时间序列是直接的。证明依赖于通过利用时间相关性结构对 U 统计量进行新的分解。这些结果在许多存在高维时间序列数
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8 years ago
通过置信区间和假设检验对随机森林中的不确定性进行量化
本文提出针对机器学习集成方法的正式统计推断程序，重点在于利用样本的子样本进行 U - 统计的预测，进而提供置信区间，以及作为检验功能、估计方差等应用。
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10 years ago
多元 U 统计量尾数概率的解耦不等式
证明了一种用于解耦 U-Statistics 在尾概率中的方法。
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31 years ago
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