論文の概要: New methods for computing the generalized chi-square distribution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05062v1
- Date: Sun, 7 Apr 2024 20:16:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-09 16:02:57.639042
- Title: New methods for computing the generalized chi-square distribution
- Title(参考訳): 一般化されたカイ二乗分布の新しい計算法
- Authors: Abhranil Das,
- Abstract要約: 一般化されたカイ二乗分布を計算するために,いくつかの正確で近似的な数学的手法とオープンソースソフトウェアを提案する。
いくつかの方法は速度を測るが、他の方法は尾部から遠くまで正確に設計されている。
これらの手法の精度と速度を,既存手法と比較する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: We present several exact and approximate mathematical methods and open-source software to compute the cdf, pdf and inverse cdf of the generalized chi-square distribution, which appears in Bayesian classification problems. Some methods are geared for speed, while others are designed to be accurate far into the tails, using which we can also measure large values of the discriminability index $d'$ between multinormals. We compare the accuracy and speed of these methods against the best existing methods.
- Abstract(参考訳): ベイズ分類問題に現れる一般化されたカイ二乗分布のcdf, pdf, inverse cdfを計算するために, 正確で近似的な数理手法とオープンソースソフトウェアを提案する。
いくつかの手法は速度を測るが、他の手法は尾部から遠くまで正確に設計されているため、多重正規点間の識別可能性指数$d'$の値も測定できる。
これらの手法の精度と速度を,既存手法と比較する。
関連論文リスト
- SGD with Clipping is Secretly Estimating the Median Gradient [19.69067856415625]
劣化ノードを用いた分散学習,トレーニングデータに大きな外れ値が存在すること,プライバシ制約下での学習,あるいはアルゴリズム自体のダイナミクスによるヘビーテールノイズなどについて検討する。
まず,サンプル間の中央勾配を計算し,重み付き状態依存雑音下でも収束できることを示す。
本稿では,反復の中央値勾配を推定するアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-20T08:54:07Z) - Iterative Methods for Vecchia-Laplace Approximations for Latent Gaussian
Process Models [13.162429430481982]
本稿では,Vecchia-Laplace近似を用いたいくつかの反復的推論法を提案する。
We obtain a speed-up of a order of Cholesky based inference。
すべてのメソッドは、ハイレベルなPythonとRパッケージを備えたフリーのC++ソフトウェアライブラリで実装されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-18T14:31:16Z) - Best-Subset Selection in Generalized Linear Models: A Fast and
Consistent Algorithm via Splicing Technique [0.6338047104436422]
ベストサブセットセクションは、このタイプの問題の聖杯として広く見なされている。
軽度条件下での最適部分集合回復のためのアルゴリズムを提案し,提案した。
我々の実装は、一般的な変数選択ツールキットと比較して約4倍のスピードアップを実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-01T03:11:31Z) - Approximating a RUM from Distributions on k-Slates [88.32814292632675]
与えられた分布を平均で最もよく近似するRUMを求める一般化時間アルゴリズムを求める。
我々の理論的結果は、実世界のデータセットに効果的でスケール可能なものを得るという、実践的な結果も得られます。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-22T17:43:34Z) - Generalized Differentiable RANSAC [95.95627475224231]
$nabla$-RANSACは、ランダム化された堅牢な推定パイプライン全体を学ぶことができる、微分可能なRANSACである。
$nabla$-RANSACは、精度という点では最先端のシステムよりも優れているが、精度は低い。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-26T15:13:13Z) - A New Robust Multivariate Mode Estimator for Eye-tracking Calibration [0.0]
本稿では,多変量分布の主モードを推定する新しい手法を提案する。
この種のマルチモーダル分布では、ほとんどの中心的傾向測度は主固定座標の推定に失敗する。
そこで我々は,BRILと呼ばれる多変量分布の第1モードを同定するアルゴリズムを開発した。
クラスタにグループ化され,ランダムに分散された,非常に高い割合のアウトリーチを含む分布においても,優れた性能が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-16T17:45:19Z) - Manifold Hypothesis in Data Analysis: Double Geometrically-Probabilistic
Approach to Manifold Dimension Estimation [92.81218653234669]
本稿では, 多様体仮説の検証と基礎となる多様体次元推定に対する新しいアプローチを提案する。
我々の幾何学的手法はミンコフスキー次元計算のためのよく知られたボックスカウントアルゴリズムのスパースデータの修正である。
実データセットの実験では、2つの手法の組み合わせに基づく提案されたアプローチが強力で効果的であることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-08T15:35:54Z) - Debiasing Distributed Second Order Optimization with Surrogate Sketching
and Scaled Regularization [101.5159744660701]
分散第2次最適化において、標準的な戦略は、データの小さなスケッチやバッチに基づいて、多くの局所的な見積もりを平均化することである。
本稿では,分散二階法における収束率の理論的および実証的改善を両立させるため,局所的な推定を嫌悪する新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-02T18:08:14Z) - $\gamma$-ABC: Outlier-Robust Approximate Bayesian Computation Based on a
Robust Divergence Estimator [95.71091446753414]
最寄りの$gamma$-divergence推定器をデータ差分尺度として用いることを提案する。
本手法は既存の不一致対策よりも高いロバスト性を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-13T06:09:27Z) - Distributed Sketching Methods for Privacy Preserving Regression [54.51566432934556]
ランダム化されたスケッチを利用して、問題の次元を減らし、プライバシを保ち、非同期分散システムにおけるストラグラーレジリエンスを改善します。
従来のスケッチ手法に対する新しい近似保証を導出し、分散スケッチにおけるパラメータ平均化の精度を解析する。
大規模実験によるサーバレスコンピューティングプラットフォームにおける分散スケッチのパフォーマンスについて説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-16T08:35:48Z)
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。