Buchumschlag

Learning Linear Polytree Structural Equation Models

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Lou, Xingmei, Hu, Yu, Li, Xiaodong
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2021
Schlagworte:	Machine Learning Statistics Theory Methodology
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Structural Effect and Spectral Enhancement of High-Dimensional Regularized Linear Discriminant Analysis
von: Zhang, Yonghan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

BELIEF in Dependence: Leveraging Atomic Linearity in Data Bits for Rethinking Generalized Linear Models
von: Brown, Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Bayesian Analysis for Over-parameterized Linear Model via Effective Spectra
von: Wakayama, Tomoya, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Communication-Efficient Distributed Estimation and Inference for Cox's Model
von: Bayle, Pierre, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Markov Equivalence and Consistency in Differentiable Structure Learning
von: Deng, Chang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sharp Structure-Agnostic Lower Bounds for General Linear Functional Estimation
von: Jin, Jikai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Block Empirical Likelihood Inference for Longitudinal Generalized Partially Linear Single-Index Models
von: Zhang, Tianni, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Spectral Ranking Inferences based on General Multiway Comparisons
von: Fan, Jianqing, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Estimating Signal-to-Noise Ratios for Multivariate High-dimensional Linear Models
von: Hu, Xiaohan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Conditional Predictive Inference for General Structured Data with Group Symmetries
von: Shen, Yichen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Differentiable Structure Learning and Causal Discovery for General Binary Data
von: Deng, Chang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Nonparametric Instrumental Variable Analysis Without Structural Equations: Debiased Inference on Functionals of Inverse Problems with No Solutions
von: Shen, Zikai, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Finite-Sample Inference for Sparsely Permuted Linear Regression
von: Ota, Hirofumi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multiple Testing of Linear Forms for Noisy Matrix Completion
von: Ma, Wanteng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Hierarchical Bayesian Operator-induced Symbolic Regression Trees for Structural Learning of Scientific Expressions
von: Roy, Somjit, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Model-free Estimation of Latent Structure via Multiscale Nonparametric Maximum Likelihood
von: Aragam, Bryon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Identifying Linearly-Mixed Causal Representations from Multi-Node Interventions
von: Bing, Simon, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Fairness-aware Bayes optimal functional classification
von: Hu, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Transfer Learning for Nonparametric Contextual Dynamic Pricing
von: Wang, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Interaction Screening and Pseudolikelihood Approaches for Tensor Learning in Ising Models
von: Liu, Tianyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Causal Inference in Biomedical Imaging via Functional Linear Structural Equation Models
von: Li, Ting, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Robust Unsupervised Multi-task and Transfer Learning on Gaussian Mixture Models
von: Tian, Ye, et al.
Veröffentlicht: (2022)

MoMA: Model-based Mirror Ascent for Offline Reinforcement Learning
von: Hong, Mao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Transfer Learning with Distance Covariance for Random Forest: Error Bounds and an EHR Application
von: Li, Chenze, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Fundamental Limits of Structure-Agnostic Functional Estimation
von: Balakrishnan, Sivaraman, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Robustness Against Weak or Invalid Instruments: Exploring Nonlinear Treatment Models with Machine Learning
von: Guo, Zijian, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Preventing Model Collapse Under Overparametrization: Optimal Mixing Ratios for Interpolation Learning and Ridge Regression
von: Garg, Anvit, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Representation-Enhanced Neural Knowledge Integration with Application to Large-Scale Medical Ontology Learning
von: Liu, Suqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Structure-agnostic Optimality of Doubly Robust Learning for Treatment Effect Estimation
von: Jin, Jikai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimal and Structure-Adaptive CATE Estimation with Kernel Ridge Regression
von: Kim, Seok-Jin
Veröffentlicht: (2026)

Structural Foundations for Leading Digit Laws: Beyond Probabilistic Mixtures
von: Berman, Vladimir
Veröffentlicht: (2025)

Structural adaptation and rate accelerated estimation in bivariate functional data
von: Kassi, Omar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing Signal Proportion Estimation Through Leveraging Arbitrary Covariance Structures
von: Bai, Jingtian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Causal de Finetti: On the Identification of Invariant Causal Structure in Exchangeable Data
von: Guo, Siyuan, et al.
Veröffentlicht: (2022)

AdaTrans: Feature-wise and Sample-wise Adaptive Transfer Learning for High-dimensional Regression
von: He, Zelin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Strongly Consistent Community Detection in Popularity Adjusted Block Models
von: Yuan, Quan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Computationally efficient reductions between some statistical models
von: Lou, Mengqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Functional Linear Non-Gaussian Acyclic Model for Causal Discovery
von: Yang, Tian-Le, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Maximum Likelihood: Variational Inequality Estimation for Generalized Linear Models
von: Zhu, Linglingzhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Augmentation Invariant Manifold Learning
von: Wang, Shulei
Veröffentlicht: (2022)