Semi-Supervised Deep Sobolev Regression: Estimation and Variable Selection by ReQU Neural Network
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Ding, Zhao, Duan, Chenguang, Jiao, Yuling, Yang, Jerry Zhijian |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Wasserstein Distributionally Robust Nonparametric Regression
von: Liu, Changyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Changyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Variable Selection for Additive Global Fréchet Regression
von: Yang, Haoyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Haoyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Variance-Reduced Manifold Sampling via Polynomial-Maximization Density Estimation
von: Zabolotnii, Serhii
Veröffentlicht: (2026)
von: Zabolotnii, Serhii
Veröffentlicht: (2026)
Adaptive thresholding for wavelet-based nonparametric heteroskedastic variance estimation on the sphere
von: Durastanti, Claudio, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Durastanti, Claudio, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Benchmark Study of Classical and Dual Polynomial Regression (DPR)-Based Probability Density Estimation Technique
von: Sarkar, Shantanu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sarkar, Shantanu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adaptive Gaussian Process Regression for Bayesian inverse problems
von: Villani, Paolo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Villani, Paolo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Consistency of Variational Inference for Nonlinear Inverse Problems of Partial Differential Equations
von: Zu, Shaokang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zu, Shaokang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Consistency of variational inference for Besov priors in non-linear inverse problems
von: Zu, Shaokang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zu, Shaokang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Semi-functional partial linear regression with measurement error: An approach based on $k$NN estimation
von: Novo, Silvia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Novo, Silvia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Average Marginal Effects in One-Step Partially Linear Instrumental Regressions
von: Girard, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Girard, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Nonparametric Empirical Bayes Estimation on Heterogeneous Data
von: Banerjee, Trambak, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Banerjee, Trambak, et al.
Veröffentlicht: (2020)
Empowering Multi-class Classification for Multivariate Functional Data with Simultaneous Feature Selection
von: Wang, Shuoyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Shuoyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Nonparametric Regression for Random Unbiased Perturbations
von: Lyubarskaja, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lyubarskaja, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Estimating a regression function under possible heteroscedastic and heavy-tailed errors. Application to shape-restricted regression
von: Baraud, Yannick, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Baraud, Yannick, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep Regression for Repeated Measurements under Covariate Shift
von: Wang, Yingxuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Yingxuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Minimax Theory of Nonparametric Regression Under Covariate Shift
von: Zamolodtchikov, Petr
Veröffentlicht: (2026)
von: Zamolodtchikov, Petr
Veröffentlicht: (2026)
Functional Estimation of the Marginal Likelihood
von: Papaspiliopoulos, Omiros, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Papaspiliopoulos, Omiros, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Predicting hazards of climate extremes: a statistical perspective
von: Pacifici, Carlotta, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pacifici, Carlotta, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Handling Missing Data in Probabilistic Regression Trees: Methods and Implementation in R
von: Prass, Taiane Schaedler, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Prass, Taiane Schaedler, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Importance sampling for Sobol' indices estimation
von: Boucharif, Haythem, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Boucharif, Haythem, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Identifying arbitrary transformation between the slopes in scalar-on-function regression
von: Niyogi, Pratim Guha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Niyogi, Pratim Guha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adaptive Kernel Regression for Constrained Route Alignment: Theory and Iterative Data Sharpening
von: Du, Shiyin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Du, Shiyin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Factor Augmented Quantile Regression Model
von: Wei, Xiaoyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wei, Xiaoyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Single-index models for extreme value index regression
von: Yoshida, Takuma
Veröffentlicht: (2022)
von: Yoshida, Takuma
Veröffentlicht: (2022)
Asymptotic theory for extreme value generalized additive models
von: Yoshida, Takuma
Veröffentlicht: (2023)
von: Yoshida, Takuma
Veröffentlicht: (2023)
On deviation probabilities in non-parametric regression with heavy-tailed noise
von: Ben-Hamou, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ben-Hamou, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2023)
A $k$NN procedure in semiparametric functional data analysis
von: Novo, Silvia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Novo, Silvia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A kernel-based framework for covariate significance tests in nonparametric regression
von: Diz-Castro, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Diz-Castro, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Factor Informed Double Deep Learning For Average Treatment Effect Estimation
von: Fan, Jianqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fan, Jianqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Out-of-bag prediction balls for random forests in metric spaces
von: Serrano, Diego, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Serrano, Diego, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Sparse semiparametric regression when predictors are mixture of functional and high-dimensional variables
von: Novo, Silvia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Novo, Silvia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Mean and Covariance Estimation for Discretely Observed High-Dimensional Functional Data: Rates of Convergence and Division of Observational Regimes
von: Petersen, Alexander
Veröffentlicht: (2024)
von: Petersen, Alexander
Veröffentlicht: (2024)
Quick and Simple Kernel Differential Equation Regression Estimators for Data with Sparse Design
von: Ge, Chunlei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ge, Chunlei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Stabilized Physics Informed Neural Networks Method for Wave Equations
von: Jiao, Yuling, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jiao, Yuling, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CRPS-Optimal Binning for Univariate Conformal Regression
von: Toccaceli, Paolo
Veröffentlicht: (2026)
von: Toccaceli, Paolo
Veröffentlicht: (2026)
Noise-resilient penalty operators based on statistical differentiation schemes
von: Vidal, Marc, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Vidal, Marc, et al.
Veröffentlicht: (2026)
TSSS: A Novel Triangulated Spherical Spline Smoothing for Surface-based Data
von: Gu, Zhiling, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gu, Zhiling, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Convergence rates of non-stationary and deep Gaussian process regression
von: Osborne, Conor, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Osborne, Conor, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Estimation of a Likelihood Ratio Ordered Family of Distributions
von: Mösching, Alexandre, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Mösching, Alexandre, et al.
Veröffentlicht: (2020)
Rate accelerated inference for integrals of multivariate random functions
von: Patilea, Valentin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Patilea, Valentin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Wasserstein Distributionally Robust Nonparametric Regression
von: Liu, Changyu, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Variable Selection for Additive Global Fréchet Regression
von: Yang, Haoyi, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Variance-Reduced Manifold Sampling via Polynomial-Maximization Density Estimation
von: Zabolotnii, Serhii
Veröffentlicht: (2026) -
Adaptive thresholding for wavelet-based nonparametric heteroskedastic variance estimation on the sphere
von: Durastanti, Claudio, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
A Benchmark Study of Classical and Dual Polynomial Regression (DPR)-Based Probability Density Estimation Technique
von: Sarkar, Shantanu, et al.
Veröffentlicht: (2025)