Adaptive Bayesian Regression on Data with Low Intrinsic Dimensionality
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Tang, Tao, Wu, Nan, Cheng, Xiuyuan, Dunson, David |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Eigen-convergence of Gaussian kernelized graph Laplacian by manifold heat interpolation
von: Cheng, Xiuyuan, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Cheng, Xiuyuan, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Learning manifold diffusion semigroups from graph transition matrices
von: Cheng, Xiuyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cheng, Xiuyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Improved convergence rate of kNN graph Laplacians: differentiable self-tuned affinity
von: Cheng, Xiuyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cheng, Xiuyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Kernel Two-Sample Tests for Manifold Data
von: Cheng, Xiuyuan, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Cheng, Xiuyuan, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Bayesian nonparametric modeling of latent partitions via Stirling-gamma priors
von: Zito, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zito, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Variational bagging: a robust approach for Bayesian uncertainty quantification
von: Fan, Shitao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fan, Shitao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Using prior information to boost power in correlation structure support recovery
von: Ding, Ziyang, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Ding, Ziyang, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Flow-based generative models as iterative algorithms in probability space
von: Xie, Yao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xie, Yao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Bi-stochastically normalized graph Laplacian: convergence to manifold Laplacian and robustness to outlier noise
von: Cheng, Xiuyuan, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Cheng, Xiuyuan, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Radial Neighbors for Provably Accurate Scalable Approximations of Gaussian Processes
von: Zhu, Yichen, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Zhu, Yichen, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Inferring Covariance Structure from Multiple Data Sources via Subspace Factor Analysis
von: Chandra, Noirrit Kiran, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Chandra, Noirrit Kiran, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Direct Bayesian Regression for Distribution-valued Covariates
von: Tang, Bohao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Tang, Bohao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Sparse Data-Driven Random Projection in Regression for High-Dimensional Data
von: Parzer, Roman, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Parzer, Roman, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Point processes with event time uncertainty
von: Cheng, Xiuyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cheng, Xiuyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deep spatio-temporal point processes: Advances and new directions
von: Cheng, Xiuyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cheng, Xiuyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On the Statistical Capacity of Deep Generative Models
von: Tam, Edric, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tam, Edric, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Valid Bayesian Inference based on Variance Weighted Projection for High-Dimensional Logistic Regression with Binary Covariates
von: Ojha, Abhishek, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ojha, Abhishek, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The High-Dimensional Asymptotics of Principal Component Regression
von: Green, Alden, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Green, Alden, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Robustifying likelihoods by optimistically re-weighting data
von: Dewaskar, Miheer, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Dewaskar, Miheer, et al.
Veröffentlicht: (2023)
A Statistical Analysis of Wasserstein Autoencoders for Intrinsically Low-dimensional Data
von: Chakraborty, Saptarshi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chakraborty, Saptarshi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Asymptotic Distribution-Free Tests for Ultra-high Dimensional Parametric Regressions via Projected Empirical Processes and $p$-value Combination
von: Tan, Falong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Tan, Falong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Covariance Regression with High-Dimensional Predictors
von: He, Yuheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: He, Yuheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Functional Adaptive Huber Linear Regression
von: Peng, Ling, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Peng, Ling, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Marginally Interpretable Spatial Logistic Regression With Bridge Processes
von: Changwoo J. Lee, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Changwoo J. Lee, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Hybrid Prior Bayesian Method for Combining Domestic Real-World Data and Overseas Data in Global Drug Development
von: Chen, Keer, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Keer, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Bayesian Quantile Estimation and Regression with Martingale Posteriors
von: Fong, Edwin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fong, Edwin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adaptive Penalized Doubly Robust Regression for Longitudinal Data
von: Wang, Yuyao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Yuyao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Curse of Dimensionality in Bayesian Model Updating
von: Binbin, Li, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Binbin, Li, et al.
Veröffentlicht: (2025)
High Dimensional Logistic Regression Under Network Dependence
von: Mukherjee, Somabha, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Mukherjee, Somabha, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Bayesian Sphere-on-Sphere Regression with Optimal Transport Maps
von: Ng, Tin Lok James, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ng, Tin Lok James, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Joint Mean and Correlation Regression Models for Multivariate Data
von: Tho, Zhi Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tho, Zhi Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Statistical Analysis for Supervised Deep Learning with Exponential Families for Intrinsically Low-dimensional Data
von: Chakraborty, Saptarshi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chakraborty, Saptarshi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Minimax Optimal Rates for Regression on Manifolds and Distributions
von: Tang, Rong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tang, Rong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Statistical Inference on High Dimensional Gaussian Graphical Regression Models
von: Meng, Xuran, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Meng, Xuran, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Statistical Properties of Generative Adversarial Models for Low Intrinsic Data Dimension
von: Chakraborty, Saptarshi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chakraborty, Saptarshi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Bayesian High-dimensional Linear Regression with Sparse Projection-posterior
von: Pal, Samhita, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pal, Samhita, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Functional Adaptive Double-Sparsity Estimator for Functional Linear Regression Model with Multiple Functional Covariates
von: Cao, Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Cao, Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Adaptive Geometric Regression for High-Dimensional Structured Data
von: Gajer, Pawel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gajer, Pawel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
An Ising Similarity Regression Model for Modeling Multivariate Binary Data
von: Tho, Zhi Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tho, Zhi Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Convergence of flow-based generative models via proximal gradient descent in Wasserstein space
von: Cheng, Xiuyuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Cheng, Xiuyuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Ähnliche Einträge
-
Eigen-convergence of Gaussian kernelized graph Laplacian by manifold heat interpolation
von: Cheng, Xiuyuan, et al.
Veröffentlicht: (2021) -
Learning manifold diffusion semigroups from graph transition matrices
von: Cheng, Xiuyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Improved convergence rate of kNN graph Laplacians: differentiable self-tuned affinity
von: Cheng, Xiuyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Kernel Two-Sample Tests for Manifold Data
von: Cheng, Xiuyuan, et al.
Veröffentlicht: (2021) -
Bayesian nonparametric modeling of latent partitions via Stirling-gamma priors
von: Zito, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2023)