Heterogeneous transfer learning for high-dimensional regression with feature mismatch
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Chang, Jae Ho, Russo, Massimiliano, Paul, Subhadeep |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Features are fate: a theory of transfer learning in high-dimensional regression
di: Tahir, Javan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tahir, Javan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Minimax optimal transfer learning for high-dimensional additive regression
di: Moon, Seung Hyun
Pubblicazione: (2025)
di: Moon, Seung Hyun
Pubblicazione: (2025)
Bayes optimal learning in high-dimensional linear regression with network side information
di: Nandy, Sagnik, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Nandy, Sagnik, et al.
Pubblicazione: (2023)
Prevalidated ridge regression is a highly-efficient drop-in replacement for logistic regression for high-dimensional data
di: Dempster, Angus, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dempster, Angus, et al.
Pubblicazione: (2024)
Augmented transfer regression learning for completely missing covariates
di: Zhao, Huali, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhao, Huali, et al.
Pubblicazione: (2026)
Scaling and renormalization in high-dimensional regression
di: Atanasov, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Atanasov, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2024)
Physics-informed transfer learning for SHM via feature selection
di: Poole, J., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Poole, J., et al.
Pubblicazione: (2025)
Support estimation in high-dimensional heteroscedastic mean regression
di: Hermann, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Hermann, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2020)
Sparse deep neural networks for nonparametric estimation in high-dimensional sparse regression
di: Wu, Dongya, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Dongya, et al.
Pubblicazione: (2024)
Transfer Learning with Distance Covariance for Random Forest: Error Bounds and an EHR Application
di: Li, Chenze, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Chenze, et al.
Pubblicazione: (2025)
Reproduction of IVFS algorithm for high-dimensional topology preservation feature selection
di: Wang, Zihan
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Zihan
Pubblicazione: (2024)
Debiased high-dimensional regression calibration for errors-in-variables log-contrast models
di: Zhao, Huali, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhao, Huali, et al.
Pubblicazione: (2024)
Parametric Mean-Field empirical Bayes in high-dimensional linear regression
di: Lee, Seunghyun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lee, Seunghyun, et al.
Pubblicazione: (2026)
Variational empirical Bayes variable selection in high-dimensional logistic regression
di: Tang, Yiqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tang, Yiqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Variable feature weighted fuzzy k-means algorithm for high dimensional data
di: Singh, Vikas, et al.
Pubblicazione: (2019)
di: Singh, Vikas, et al.
Pubblicazione: (2019)
Identifying Peer Influence in Therapeutic Communities Adjusting for Latent Homophily
di: Nath, Shanjukta, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Nath, Shanjukta, et al.
Pubblicazione: (2022)
Machine learning and high dimensional vector search
di: Douze, Matthijs
Pubblicazione: (2025)
di: Douze, Matthijs
Pubblicazione: (2025)
Label-shift robust federated feature screening for high-dimensional classification
di: Qin, Qi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Qin, Qi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Neural interval-censored survival regression with feature selection
di: Meixide, Carlos García, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Meixide, Carlos García, et al.
Pubblicazione: (2022)
Tessellation Localized Transfer learning for nonparametric regression
di: Halconruy, Hélène, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Halconruy, Hélène, et al.
Pubblicazione: (2026)
Embedding Network Autoregression for time series analysis and causal peer effect inference
di: Chang, Jae Ho, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chang, Jae Ho, et al.
Pubblicazione: (2024)
Mixing times of data-augmentation Gibbs samplers for high-dimensional probit regression
di: Ascolani, Filippo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ascolani, Filippo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Estimation in high-dimensional linear regression: Post-Double-Autometrics as an alternative to Post-Double-Lasso
di: Hué, Sullivan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hué, Sullivan, et al.
Pubblicazione: (2025)
On dimensionality of feature vectors in MPNNs
di: Bravo, César, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bravo, César, et al.
Pubblicazione: (2024)
A variational Bayes approach to debiased inference for low-dimensional parameters in high-dimensional linear regression
di: Castillo, Ismaël, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Castillo, Ismaël, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fully Embedded Time-Series Generative Adversarial Networks
di: Beck, Joe, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Beck, Joe, et al.
Pubblicazione: (2023)
A dimensional R2 regression metric
di: Yoo, Jaesung, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yoo, Jaesung, et al.
Pubblicazione: (2026)
High-dimensional ridge regression with random features for non-identically distributed data with a variance profile
di: Dabo, Issa-Mbenard, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dabo, Issa-Mbenard, et al.
Pubblicazione: (2025)
Multi-modal cascade feature transfer for polymer property prediction
di: Obuchi, Kiichi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Obuchi, Kiichi, et al.
Pubblicazione: (2025)
CTSR: Cartesian tensor-based sparse regression for data-driven discovery of high-dimensional invariant governing equations
di: Zhang, Boqian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Boqian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Uncertainty-aware transfer across tasks using hybrid model-based successor feature reinforcement learning
di: Malekzadeh, Parvin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Malekzadeh, Parvin, et al.
Pubblicazione: (2023)
A randomized algorithm to solve reduced rank operator regression
di: Turri, Giacomo, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Turri, Giacomo, et al.
Pubblicazione: (2023)
Statistical Limits and Efficient Algorithms for Differentially Private Federated Learning
di: Auddy, Arnab, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Auddy, Arnab, et al.
Pubblicazione: (2026)
Permutation-based multi-objective evolutionary feature selection for high-dimensional data
di: Espinosa, Raquel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Espinosa, Raquel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Novel GPU Boruta algorithms for feature selection from high-dimensional data
di: Li, Xurui, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Xurui, et al.
Pubblicazione: (2026)
Quantifying predictive uncertainty of aphasia severity in stroke patients with sparse heteroscedastic Bayesian high-dimensional regression
di: Zgodic, Anja, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zgodic, Anja, et al.
Pubblicazione: (2023)
How high is `high'? Rethinking the roles of dimensionality in topological data analysis and manifold learning
di: Sansford, Hannah, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sansford, Hannah, et al.
Pubblicazione: (2025)
Combining feature-based approaches with graph neural networks and symbolic regression for synergistic performance and interpretability
di: Gouvêa, Rogério Almeida, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gouvêa, Rogério Almeida, et al.
Pubblicazione: (2025)
Dimension-free bounds in high-dimensional linear regression via error-in-operator approach
di: Noskov, Fedor, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Noskov, Fedor, et al.
Pubblicazione: (2025)
Probabilistic transfer learning methodology to expedite high fidelity simulation of reactive flows
di: Soriano, Bruno S., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Soriano, Bruno S., et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Features are fate: a theory of transfer learning in high-dimensional regression
di: Tahir, Javan, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Minimax optimal transfer learning for high-dimensional additive regression
di: Moon, Seung Hyun
Pubblicazione: (2025) -
Bayes optimal learning in high-dimensional linear regression with network side information
di: Nandy, Sagnik, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Prevalidated ridge regression is a highly-efficient drop-in replacement for logistic regression for high-dimensional data
di: Dempster, Angus, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Augmented transfer regression learning for completely missing covariates
di: Zhao, Huali, et al.
Pubblicazione: (2026)