统计学

2018年02月 的作者和标题

[401] arXiv:1802.08735 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 一种面向无监督领域自适应的DIRT-T方法 显示英文标题

标题： A DIRT-T Approach to Unsupervised Domain Adaptation

Rui Shu, Hung H. Bui, Hirokazu Narui, Stefano Ermon

评论： ICLR 2018

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 计算机视觉与模式识别 (cs.CV) ; 机器学习 (cs.LG)

[402] arXiv:1802.08736 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 估计图lets统计量的提升法 显示英文标题

标题： Estimating Graphlet Statistics via Lifting

Kirill Paramonov, Dmitry Shemetov, James Sharpnack

期刊参考： KDD '19 第25届ACM SIGKDD国际知识发现与数据挖掘会议论文集，2019年7月，第587-595页

主题： 方法论 (stat.ME) ; 机器学习 (stat.ML)

[403] arXiv:1802.08737 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 上下文-bandits与随机专家 显示英文标题

标题： Contextual Bandits with Stochastic Experts

Rajat Sen, Karthikeyan Shanmugam, Nihal Sharma, Sanjay Shakkottai

评论： 20页，2幅图，已被AISTATS 2018录用为发表。

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 人工智能 (cs.AI) ; 信息论 (cs.IT) ; 机器学习 (cs.LG)

[404] arXiv:1802.08760 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 神经网络中的敏感性和泛化性：实证研究 显示英文标题

标题： Sensitivity and Generalization in Neural Networks: an Empirical Study

Roman Novak, Yasaman Bahri, Daniel A. Abolafia, Jeffrey Pennington, Jascha Sohl-Dickstein

评论： 发表于ICLR 2018会议论文集

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 人工智能 (cs.AI) ; 机器学习 (cs.LG) ; 神经与进化计算 (cs.NE)

[405] arXiv:1802.08761 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 2型糖尿病自我监测数据的行为-临床表型分析 显示英文标题

标题： Behavioral-clinical phenotyping with type 2 diabetes self-monitoring data

Matthew E. Levine, David J. Albers, Marissa Burgermaster, Patricia G. Davidson, Arlene M. Smaldone, Lena Mamykina

主题： 应用 (stat.AP) ; 机器学习 (stat.ML) ; 其他统计 (stat.OT)

[406] arXiv:1802.08762 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 扩散映射与Nyström方法相结合 显示英文标题

标题： Diffusion Maps meet Nyström

N. Benjamin Erichson, Lionel Mathelin, Steven L. Brunton, J. Nathan Kutz

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[407] arXiv:1802.08768 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 生成器条件与GAN性能是否存在因果关系？ 显示英文标题

标题： Is Generator Conditioning Causally Related to GAN Performance?

Augustus Odena, Jacob Buckman, Catherine Olsson, Tom B. Brown, Christopher Olah, Colin Raffel, Ian Goodfellow

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[408] arXiv:1802.08770 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 随机梯度下降漫步 显示英文标题

标题： A Walk with SGD

Chen Xing, Devansh Arpit, Christos Tsirigotis, Yoshua Bengio

评论： 前两位作者贡献相同

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[409] arXiv:1802.08778 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 测量正式与非正式沟通的需求效应：来自非法药物在线市场证据 显示英文标题

标题： Measuring the Demand Effects of Formal and Informal Communication : Evidence from Online Markets for Illicit Drugs

Luis Armona

主题： 应用 (stat.AP) ; 计量经济学 (econ.EM)

[410] arXiv:1802.08798 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 自适应MCMC算法 显示英文标题

标题： Automatic adaptation of MCMC algorithms

Dao Nguyen, Perry de Valpine, Yves Atchade, Daniel Turek, Nicholas Michaud, Christopher Paciorek

主题： 方法论 (stat.ME) ; 计算 (stat.CO)

[411] arXiv:1802.08848 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 结合历史数据和博彩公司的赔率来建模足球比赛得分 显示英文标题

标题： Combining historical data and bookmakers'odds in modelling football scores

Leonardo Egidi, Francesco Pauli, Nicola Torelli

主题： 应用 (stat.AP)

[412] arXiv:1802.08855 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： Wasserstein距离下的分布估计的 minimax 方法 显示英文标题

标题： Minimax Distribution Estimation in Wasserstein Distance

Shashank Singh, Barnabás Póczos

主题： 统计理论 (math.ST) ; 信息论 (cs.IT) ; 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[413] arXiv:1802.08858 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于项目的方法统计学与数据科学 显示英文标题

标题： A Project Based Approach to Statistics and Data Science

David White

期刊参考： 第一推动，第29卷，第9期（2019年），第997-1038页

主题： 其他统计 (stat.OT)

[414] arXiv:1802.08895 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 一种求解高维非凸稀疏学习的半光滑牛顿算法 显示英文标题

标题： A Semi-Smooth Newton Algorithm for High-Dimensional Nonconvex Sparse Learning

Yueyong Shi, Jian Huang, Yuling Jiao, Qinglong Yang

评论： 投稿至《IEEE神经网络与学习系统汇刊》的第4次修订版

主题： 计算 (stat.CO) ; 方法论 (stat.ME)

[415] arXiv:1802.08908 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 可扩展的PATE私有学习 显示英文标题

标题： Scalable Private Learning with PATE

Nicolas Papernot, Shuang Song, Ilya Mironov, Ananth Raghunathan, Kunal Talwar, Úlfar Erlingsson

评论： 发表于ICLR 2018会议论文集

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 密码学与安全 (cs.CR) ; 机器学习 (cs.LG)

[416] arXiv:1802.08946 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 教师通过选择训练子集来改善学习 显示英文标题

标题： Teacher Improves Learning by Selecting a Training Subset

Yuzhe Ma, Robert Nowak, Philippe Rigollet, Xuezhou Zhang, Xiaojin Zhu

评论： 人工智能与统计学会议 2018

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 人工智能 (cs.AI) ; 机器学习 (cs.LG)

[417] arXiv:1802.08951 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 关于伽马-Lomax分布的离散类比：性质与应用 显示英文标题

标题： On the discrete analog of gamma-Lomax distribution: properties and applications

Indranil Ghosh, Ayman Alzaatreh, G.G. Hamedani

评论： 这是最新版本（除概率质量函数（p.m.f.）图外），因为arXiv环境不支持该LaTeX格式。

主题： 统计理论 (math.ST)

[418] arXiv:1802.08952 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 高效非参数因果推断中缺失暴露信息的推理 显示英文标题

标题： Efficient nonparametric causal inference with missing exposure information

Edward H. Kennedy

主题： 方法论 (stat.ME)

[419] arXiv:1802.08976 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 动态投标中的强化学习：应用于具有提前承诺的大规模车队管理的实例 显示英文标题

标题： Reinforcement Learning for Dynamic Bidding in Truckload Markets: an Application to Large-Scale Fleet Management with Advance Commitments

Yingfei Wang, Juliana Martins Do Nascimento, Warren Powell

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[420] arXiv:1802.08982 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 动态时空数组模型的稀疏网络估计 显示英文标题

标题： Sparse Network Estimation for Dynamical Spatio-temporal Array Models

Adam Lund, Niels Richard Hansen

主题： 方法论 (stat.ME)

[421] arXiv:1802.08992 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 正则尺度中的贝叶斯线性反问题 显示英文标题

标题： Bayesian linear inverse problems in regularity scales

Shota Gugushvili, Aad van der Vaart, Dong Yan

评论： 34页

期刊参考： 《Annales de l'Institut Henri Poincaré, Probabilités et Statistiques》，卷56(3): 2081-2107，2020年

主题： 统计理论 (math.ST)

[422] arXiv:1802.08993 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 带有部分观测的贝叶斯反问题 显示英文标题

标题： Bayesian inverse problems with partial observations

Shota Gugushvili, Aad van der Vaart, Dong Yan

评论： 22页，2幅图

期刊参考： 《A. 瓦扎尼泽数学研究所汇刊》，第172卷，第3期，A部分，2018年12月，第388-403页

主题： 统计理论 (math.ST)

[423] arXiv:1802.09018 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 与同时进行的多重假设检验相关的分布 显示英文标题

标题： Distributions associated with simultaneous multiple hypothesis testing

Chang Yu, Daniel Zelterman

评论： 29页；6个图；3个表格

主题： 方法论 (stat.ME)

[424] arXiv:1802.09030 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 蛋糕行走采样 显示英文标题

标题： Cakewalk Sampling

Uri Patish, Shimon Ullman

评论： 已被AAAI-2020录取为会议论文（口头报告）

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 人工智能 (cs.AI) ; 机器学习 (cs.LG)

[425] arXiv:1802.09031 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于残差网络感知的函数梯度提升 显示英文标题

标题： Functional Gradient Boosting based on Residual Network Perception

Atsushi Nitanda, Taiji Suzuki

评论： 22页，1幅图，1个表格。ICML 2018论文的扩展版本。

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[426] arXiv:1802.09053 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 进化谱的估计及其在平稳性检验中的应用 显示英文标题

标题： Estimation of the Evolutionary Spectra with Application to Stationarity Test

Yu Xiang, Jie Ding, Vahid Tarokh

评论： 发表于《IEEE信号处理汇刊》。本工作的简短版本出现在ICASSP 2018上。

主题： 方法论 (stat.ME)

[427] arXiv:1802.09057 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 最优处的一阶导数分析（\textit{fdao}）：估计涉及随机独立变量的非线性回归不确定性的方法 显示英文标题

标题： First derivatives at the optimum analysis (\textit{fdao}): An approach to estimate the uncertainty in nonlinear regression involving stochastically independent variables

Carlos Sevcik

主题： 方法论 (stat.ME)

[428] arXiv:1802.09086 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 条件独立的多分辨率高斯过程 显示英文标题

标题： Conditionally Independent Multiresolution Gaussian Processes

Jalil Taghia, Thomas B. Schön

主题： 机器学习 (stat.ML)

[429] arXiv:1802.09098 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： SAFFRON：一种在线控制错误发现率的自适应算法 显示英文标题

标题： SAFFRON: an adaptive algorithm for online control of the false discovery rate

Aaditya Ramdas, Tijana Zrnic, Martin Wainwright, Michael Jordan

评论： 19页，13幅图

主题： 方法论 (stat.ME) ; 机器学习 (cs.LG) ; 统计理论 (math.ST)

[430] arXiv:1802.09116 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 高维时间序列的部分距离相关筛选法 显示英文标题

标题： Partial Distance Correlation Screening for High Dimensional Time Series

Kashif Yousuf, Yang Feng

评论： 54页

主题： 方法论 (stat.ME)

[431] arXiv:1802.09117 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 高维线性模型的可测试性研究（非稀疏结构） 显示英文标题

标题： Testability of high-dimensional linear models with non-sparse structures

Jelena Bradic, Jianqing Fan, Yinchu Zhu

主题： 统计理论 (math.ST) ; 方法论 (stat.ME) ; 机器学习 (stat.ML)

[432] arXiv:1802.09127 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 深度贝叶斯老虎机对决：Thompson抽样中贝叶斯深度网络的经验比较 显示英文标题

标题： Deep Bayesian Bandits Showdown: An Empirical Comparison of Bayesian Deep Networks for Thompson Sampling

Carlos Riquelme, George Tucker, Jasper Snoek

评论： 第六届国际学习表征会议，ICLR 2018

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[433] arXiv:1802.09188 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 分析朗之万蒙特卡罗via凸优化 显示英文标题

标题： Analysis of Langevin Monte Carlo via convex optimization

Alain Durmus, Szymon Majewski, Błażej Miasojedow

主题： 计算 (stat.CO) ; 机器学习 (stat.ML)

[434] arXiv:1802.09210 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 深度神经网络的表示定理 显示英文标题

标题： A representer theorem for deep neural networks

Michael Unser

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[435] arXiv:1802.09226 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 一类Brown-Resnick过程的功率变化 显示英文标题

标题： Power variations for a class of Brown-Resnick processes

Christian Y. Robert

主题： 统计理论 (math.ST)

[436] arXiv:1802.09243 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 计算球面上Fréchet均值的算法 显示英文标题

标题： An algorithm for computing Fréchet means on the sphere

Gabriele Eichfelder, Thomas Hotz, Johannes Wieditz

主题： 计算 (stat.CO) ; 优化与控制 (math.OC)

[437] arXiv:1802.09246 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 高效基于核的变量选择与稀疏一致性 显示英文标题

标题： Efficient kernel-based variable selection with sparsistency

Xin He, Junhui Wang, Shaogao Lv

评论： 27页，5幅图

期刊参考： 《统计 Sinica》，2022年

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[438] arXiv:1802.09278 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 大流域的贝叶斯区域洪水频率分析 显示英文标题

标题： Bayesian regional flood frequency analysis for large catchments

Thordis L. Thorarinsdottir, Kristoffer H. Hellton, Gunnhildur H. Steinbakk, Lena Schlichting, Kolbjørn Engeland

主题： 应用 (stat.AP)

[439] arXiv:1802.09304 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 标记自激发点过程在Twitter信息扩散中的建模 显示英文标题

标题： Marked Self-Exciting Point Process Modelling of Information Diffusion on Twitter

Feng Chen, Wai Hong Tan

评论： 18页，3个图，已被《应用统计学年报》接受发表

主题： 应用 (stat.AP)

[440] arXiv:1802.09370 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 密度核估计量的平均 显示英文标题

标题： Averaging of density kernel estimators

O. Chernova, F. Lavancier, P. Rochet

主题： 统计理论 (math.ST)

[441] arXiv:1802.09386 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 使用对抗神经网络学习匿名表示 显示英文标题

标题： Learning Anonymized Representations with Adversarial Neural Networks

Clément Feutry, Pablo Piantanida, Yoshua Bengio, Pierre Duhamel

评论： 20页，6幅图

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 密码学与安全 (cs.CR) ; 机器学习 (cs.LG)

[442] arXiv:1802.09387 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 利用Log-Histospline估计降水极端值 显示英文标题

标题： Estimating Precipitation Extremes using Log-Histospline

Whitney K. Huang, Douglas W. Nychka, Hao Zhang

评论： 32页，13幅图，2张表格

主题： 方法论 (stat.ME)

[443] arXiv:1802.09388 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 贝叶斯样本量确定用于规划分层贝叶斯小区域估计 显示英文标题

标题： Bayesian Sample Size Determination for Planning Hierarchical Bayes Small Area Estimates

Peter Dutey-Magni

主题： 方法论 (stat.ME)

[444] arXiv:1802.09411 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于广义散度准则的贝叶斯推断原理 显示英文标题

标题： Principles of Bayesian Inference using General Divergence Criteria

Jack Jewson, Jim Q Smith, Chris Holmes

主题： 统计理论 (math.ST)

[445] arXiv:1802.09455 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 评估学生预备课程指标与统计学入门课程表现之间的关联：基于模拟推理与非模拟推理早期数据的结果 显示英文标题

标题： Assessing the association between pre-course metrics of student preparation and student performance in introductory statistics: Results from early data on simulation-based inference vs. nonsimulation based inference

Nathan Tintle, Jake Clark, Karen Fischer, Beth Chance, George Cobb, Soma Roy, Todd Swanson, Jill VanderStoep

评论： 16页

主题： 其他统计 (stat.OT)

[446] arXiv:1802.09479 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 针对事件时间结局的一阶段目标最大似然法 显示英文标题

标题： One-step Targeted Maximum Likelihood for Time-to-event Outcomes

Weixin Cai, Mark J. van der Laan

主题： 方法论 (stat.ME)

[447] arXiv:1802.09484 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 通过与世界互动来分离独立可控制的变化因素 显示英文标题

标题： Disentangling the independently controllable factors of variation by interacting with the world

Valentin Thomas, Emmanuel Bengio, William Fedus, Jules Pondard, Philippe Beaudoin, Hugo Larochelle, Joelle Pineau, Doina Precup, Yoshua Bengio

评论： 发表于2017年NIPS学习解缠表示工作坊

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[448] arXiv:1802.09509 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 局部度分布的估计：基于局部加权平均和蒙特卡洛交叉验证 显示英文标题

标题： Estimation of Local Degree Distributions via Local Weighted Averaging and Monte Carlo Cross-Validation

Paulo Serra, Michel Mandjes

主题： 方法论 (stat.ME) ; 统计理论 (math.ST) ; 应用 (stat.AP)

[449] arXiv:1802.09511 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 子高斯向量自回归过程稀疏转移矩阵估计中的缺失数据 显示英文标题

标题： Missing Data in Sparse Transition Matrix Estimation for Sub-Gaussian Vector Autoregressive Processes

Amin Jalali, Rebecca Willett

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[450] arXiv:1802.09513 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 矩阵完成中的典型秩和通用秩 显示英文标题

标题： Typical and Generic Ranks in Matrix Completion

Daniel Irving Bernstein, Grigoriy Blekherman, Rainer Sinn

评论： 将发表于《线性代数及其应用》

主题： 统计理论 (math.ST) ; 代数几何 (math.AG) ; 数值分析 (math.NA) ; 环与代数 (math.RA)