Buchumschlag

Adaptive Estimation of Multivariate Piecewise Polynomials and Bounded Variation Functions by Optimal Decision Trees

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Chatterjee, Sabyasachi, Goswami, Subhajit
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2019
Schlagworte:	Statistics Theory Probability Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

New Risk Bounds for 2D Total Variation Denoising
von: Chatterjee, Sabyasachi, et al.
Veröffentlicht: (2019)

A new approach to locally adaptive polynomial regression
von: Chatterjee, Sabyasachi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Computational Transition for Detecting Multivariate Shuffled Linear Regression by Low-Degree Polynomials
von: Li, Zhangsong
Veröffentlicht: (2025)

Minmax Trend Filtering: Generalizations of Total Variation Denoising via a Local Minmax/Maxmin Formula
von: Chatterjee, Sabyasachi
Veröffentlicht: (2024)

Variational Tail Bounds for Norms of Random Vectors and Matrices
von: Bahmani, Sohail
Veröffentlicht: (2025)

Deep Variational Multivariate Information Bottleneck -- A Framework for Variational Losses
von: Abdelaleem, Eslam, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Variational Optimality of Föllmer Processes in Generative Diffusions
von: Chen, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Sharp minimax risks and phase transitions in sparse submatrix detection
von: Goswami, Subhajit, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Minimax Optimal Estimation of Transport-Growth Pairs in Unbalanced Optimal Transport
von: Ponnoprat, Donlapark, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multivariate Gaussian Approximation for Random Forest via Region-based Stabilization
von: Shi, Zhaoyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Revenue Maximization Under Sequential Price Competition Via The Estimation Of s-Concave Demand Functions
von: Bracale, Daniele, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Spectral Estimators for Multi-Index Models: Precise Asymptotics and Optimal Weak Recovery
von: Kovačević, Filip, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Just Wing It: Near-Optimal Estimation of Missing Mass in a Markovian Sequence
von: Pananjady, Ashwin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimal Estimation in Orthogonally Invariant Generalized Linear Models: Spectral Initialization and Approximate Message Passing
von: Zhang, Yihan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Simple Relative Deviation Bounds for Covariance and Gram Matrices
von: Barzilai, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Piecewise Lyapunov Analysis of Sub-quadratic SGD: Applications to Robust and Quantile Regression
von: Zhang, Yixuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Central Limit Theorem for Bayesian Neural Network trained with Variational Inference
von: Descours, Arnaud, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improved Finite-Particle Convergence Rates for Stein Variational Gradient Descent
von: Banerjee, Sayan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Convergence Bounds for Sequential Monte Carlo on Multimodal Distributions using Soft Decomposition
von: Lee, Holden, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dimension-Free Bounds for Generalized First-Order Methods via Gaussian Coupling
von: Reeves, Galen
Veröffentlicht: (2025)

Optimal Transportation and Alignment Between Gaussian Measures
von: Dandapanthula, Sanjit, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Poisson Midpoint Method for Log Concave Sampling: Beyond the Strong Error Lower Bounds
von: Srinivasan, Rishikesh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Estimating large causal polytrees from small samples
von: Chatterjee, Sourav, et al.
Veröffentlicht: (2022)

A Method For Bounding Tail Probabilities
von: Zlatanov, Nikola
Veröffentlicht: (2024)

Optimal sequential tests yield log-optimal e-processes
von: Ram, Ashwin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Variations on the Expectation due to Changes in the Probability Measure
von: Perlaza, Samir M., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Optimal and exact recovery on general non-uniform Hypergraph Stochastic Block Model
von: Dumitriu, Ioana, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Convergence of Dirichlet Forms for MCMC Optimal Scaling with Dependent Target Distributions on Large Graphs
von: Ning, Ning
Veröffentlicht: (2022)

Non-Asymptotic Analysis of Data Augmentation for Precision Matrix Estimation
von: Morisset, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Markov Chain Variance Estimation: A Stochastic Approximation Approach
von: Agrawal, Shubhada, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Diffusion Models with Heavy-Tailed Targets: Score Estimation and Sampling Guarantees
von: Yu, Yifeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Optimal Exact Recovery in Semi-Supervised Learning: A Study of Spectral Methods and Graph Convolutional Networks
von: Wang, Hai-Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Estimating stationary mass, frequency by frequency
von: Nakul, Milind, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Matrix Denoising with Doubly Heteroscedastic Noise: Fundamental Limits and Optimal Spectral Methods
von: Zhang, Yihan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimality of Approximate Message Passing Algorithms for Spiked Matrix Models with Rotationally Invariant Noise
von: Dudeja, Rishabh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Monotone Curve Estimation via Convex Duality
von: Lim, Tongseok, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Spectral Estimators for Structured Generalized Linear Models via Approximate Message Passing
von: Zhang, Yihan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Gaussian and Bootstrap Approximation for Matching-based Average Treatment Effect Estimators
von: Shi, Zhaoyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Statistical limits of correlation detection in trees
von: Ganassali, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Optimal and instance-dependent guarantees for Markovian linear stochastic approximation
von: Mou, Wenlong, et al.
Veröffentlicht: (2021)