論文の概要: Statistical learning and cross-validation for point processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.01356v1
• Date: Mon, 1 Mar 2021 23:47:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-03 23:55:20.436158
• Title: Statistical learning and cross-validation for point processes
• Title（参考訳）: ポイントプロセスの統計的学習とクロスバリデーション
• Authors: Ottmar Cronie, Mehdi Moradi, Christophe A.N. Biscio
• Abstract要約: 本稿では,一般空間における点過程の一般(パラメトリック)統計学習フレームワークを提案する。 一般的な考え方は、対応するトレーニングセットを使用してcv生成検証セットを予測して適合させることである。 統計的学習手法が平均(積分)二乗誤差の点で芸術の状態を上回っていることを数値的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9281671380673306
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents the first general (supervised) statistical learning framework for point processes in general spaces. Our approach is based on the combination of two new concepts, which we define in the paper: i) bivariate innovations, which are measures of discrepancy/prediction-accuracy between two point processes, and ii) point process cross-validation (CV), which we here define through point process thinning. The general idea is to carry out the fitting by predicting CV-generated validation sets using the corresponding training sets; the prediction error, which we minimise, is measured by means of bivariate innovations. Having established various theoretical properties of our bivariate innovations, we study in detail the case where the CV procedure is obtained through independent thinning and we apply our statistical learning methodology to three typical spatial statistical settings, namely parametric intensity estimation, non-parametric intensity estimation and Papangelou conditional intensity fitting. Aside from deriving theoretical properties related to these cases, in each of them we numerically show that our statistical learning approach outperforms the state of the art in terms of mean (integrated) squared error.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,一般空間における点過程に関する最初の一般(教師あり)統計学習フレームワークを提案する。 論文で定義する2つの新しい概念の組み合わせに基づくアプローチである: i) 2つの点過程間の不一致/予測的正確性の尺度である二変量イノベーション, ii)点過程の細分化を通じて定義する点過程クロスバリデーション(cv)。 一般的な考え方は、CV生成検証セットを対応するトレーニングセットを用いて予測することで、フィッティングを実行することである。 両変数の革新の様々な理論的特性を確立し, CV法が独立な薄型化によって得られた場合について詳細に検討し, 統計的学習手法をパラメトリック強度推定, 非パラメトリック強度推定, パパンガルー条件強度フィッティングの3つの典型的な空間統計的設定に適用した。 これらのケースに関連する理論的特性を導出する以外に、統計的学習アプローチが平均(統合)二乗誤差の点で技術の現状を上回っていることを数値的に示しています。

関連論文リスト

• Targeted Learning for Variable Importance [23.428985354228672]
  変数の重要性は、機械学習を解釈するための最も広く使われている手段の1つです。 本稿では,変数重要度に対する推論の堅牢性を高めるために,ターゲット学習(TL)フレームワークを用いた新しい手法を提案する。 i) 従来の手法の効率を保ち, (ii) 計算量に匹敵する複雑性を維持し, (iii) 精度を向上し, 特に有限サンプル文脈において有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-04T16:14:45Z)
• Statistical Inference for Temporal Difference Learning with Linear Function Approximation [62.69448336714418]
  時間差差(TD)学習は、おそらく政策評価に最も広く使用されるものであり、この目的の自然な枠組みとして機能する。 本稿では,Polyak-Ruppert平均化と線形関数近似によるTD学習の整合性について検討し,既存の結果よりも3つの重要な改善点を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T15:34:44Z)
• Exogenous Matching: Learning Good Proposals for Tractable Counterfactual Estimation [1.9662978733004601]
  本稿では, 抽出可能かつ効率的な対実表現推定のための重要サンプリング手法を提案する。 対物推定器の共通上限を最小化することにより、分散最小化問題を条件分布学習問題に変換する。 構造因果モデル (Structure Causal Models, SCM) の様々なタイプと設定による実験による理論的結果の検証と, 対実推定タスクにおける性能の実証を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T03:08:28Z)
• Selective Nonparametric Regression via Testing [54.20569354303575]
  本研究では,所定の点における条件分散の値に関する仮説を検証し,留置手順を開発する。 既存の手法とは異なり、提案手法は分散自体の値だけでなく、対応する分散予測器の不確実性についても考慮することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-28T13:04:11Z)
• Variational Distillation for Multi-View Learning [104.17551354374821]
  我々は,多視点表現学習における2つの重要な特徴を利用するために,様々な情報ボトルネックを設計する。 厳密な理論的保証の下で,本手法は,観察とセマンティックラベルの内在的相関の把握を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-20T03:09:46Z)
• Regularizing Variational Autoencoder with Diversity and Uncertainty Awareness [61.827054365139645]
  変分オートエンコーダ(VAE)は、償却変分推論に基づいて潜伏変数の後部を近似する。 よりディバースで不確実な潜在空間を学習するための代替モデルDU-VAEを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-24T07:58:13Z)
• Learning Prediction Intervals for Regression: Generalization and Calibration [12.576284277353606]
  不確実性定量のための回帰における予測間隔の生成について検討する。 我々は一般学習理論を用いて、リプシッツ連続性とVC-サブグラフクラスを含む最適性と実現可能性のトレードオフを特徴づける。 我々は既存のベンチマークと比べてテスト性能の点で、区間生成とキャリブレーションアルゴリズムの強みを実証的に示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-26T17:55:30Z)
• Counterfactual Representation Learning with Balancing Weights [74.67296491574318]
  観察データによる因果推論の鍵は、それぞれの治療タイプに関連する予測的特徴のバランスを達成することである。 近年の文献では、この目標を達成するために表現学習を探求している。 因果効果を柔軟かつスケーラブルかつ正確に推定するアルゴリズムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-23T19:06:03Z)
• Statistical Inference for Networks of High-Dimensional Point Processes [19.38934705817528]
  我々は,高次元ホークス過程に対する新しい統計的推論手法を開発した。 この推論手法の鍵となる要素は、第1および第2次統計学における新しい濃度不等式である。 ニューロンスパイクトレインデータセットにそれらを適用することで、それらの有用性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-15T02:46:36Z)
• A One-step Approach to Covariate Shift Adaptation [82.01909503235385]
  多くの機械学習シナリオにおけるデフォルトの前提は、トレーニングとテストサンプルは同じ確率分布から引き出されることである。 予測モデルと関連する重みを1つの最適化で共同で学習する新しいワンステップアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-08T11:35:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。