Copertina

Supervised Manifold Learning for Functional Data

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Tan, Ruoxu, Zang, Yiming
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2025
Soggetti:	Methodology Machine Learning
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

Semi-supervised Classification for Functional Data with Application to Astronomical Spectra Analysis
di: Tan, Ruoxu, et al.
Pubblicazione: (2026)

High-dimensional Semi-supervised Classification via the Fermat Distance
di: Tan, Ruoxu, et al.
Pubblicazione: (2026)

SADA: Safe and Adaptive Aggregation of Multiple Black-Box Predictions in Semi-Supervised Learning
di: Shan, Jiawei, et al.
Pubblicazione: (2025)

Self-Supervised Learning with Gaussian Processes
di: Duan, Yunshan, et al.
Pubblicazione: (2025)

GeoERM: Geometry-Aware Multi-Task Representation Learning on Riemannian Manifolds
di: Chen, Aoran, et al.
Pubblicazione: (2025)

Augmentation Invariant Manifold Learning
di: Wang, Shulei
Pubblicazione: (2022)

Vector Quantile Regression on Manifolds
di: Pegoraro, Marco, et al.
Pubblicazione: (2023)

Task-tailored Pre-processing: Fair Downstream Supervised Learning
di: Sohn, Jinwon, et al.
Pubblicazione: (2026)

Score Matching for Truncated Density Estimation on a Manifold
di: Williams, Daniel J., et al.
Pubblicazione: (2022)

Wasserstein Gradient Boosting: A Framework for Distribution-Valued Supervised Learning
di: Matsubara, Takuo
Pubblicazione: (2024)

funOCLUST: Clustering Functional Data with Outliers
di: Clark, Katharine M., et al.
Pubblicazione: (2025)

Efficient Covariance Estimation for Sparsified Functional Data
di: Zheng, Sijie, et al.
Pubblicazione: (2025)

Causal Effect of Functional Treatment
di: Tan, Ruoxu, et al.
Pubblicazione: (2022)

SOFARI-R: High-Dimensional Manifold-Based Inference for Latent Responses
di: Zheng, Zemin, et al.
Pubblicazione: (2025)

The Kernel Manifold: A Geometric Approach to Gaussian Process Model Selection
di: Islam, Md Shafiqul, et al.
Pubblicazione: (2026)

Skeleton Regression: A Graph-Based Approach to Estimation with Manifold Structure
di: Wei, Zeyu, et al.
Pubblicazione: (2023)

Semi-supervised Regression Analysis with Model Misspecification and High-dimensional Data
di: Tian, Ye, et al.
Pubblicazione: (2024)

Joint Registration and Conformal Prediction for Partially Observed Functional Data
di: Wang, Fangyi, et al.
Pubblicazione: (2025)

Effect Decomposition of Functional-Output Computer Experiments via Orthogonal Additive Gaussian Processes
di: Tan, Yu, et al.
Pubblicazione: (2025)

Inductive Global and Local Manifold Approximation and Projection
di: Kim, Jungeum, et al.
Pubblicazione: (2024)

Semi-Supervised Mixture Models under the Concept of Missing at Radom with Margin Confidence and Aranda Ordaz Function
di: Liao, Jinyang, et al.
Pubblicazione: (2026)

Inversion-Free Natural Gradient Descent on Riemannian Manifolds
di: Draca, Dario, et al.
Pubblicazione: (2026)

Coefficient Shape Transfer Learning for Functional Linear Regression
di: Jiao, Shuhao, et al.
Pubblicazione: (2025)

Learning Functional Graphs with Nonlinear Sufficient Dimension Reduction
di: Kim, Kyongwon, et al.
Pubblicazione: (2026)

Fractionally Supervised Classification with Maxima Nominated Samples
di: Jozani, Mohammad Jafari, et al.
Pubblicazione: (2026)

Sparse Equation Matching: A Derivative-Free Learning for General-Order Dynamical Systems
di: Li, Jiaqiang, et al.
Pubblicazione: (2025)

Supervised Learning via Ensembles of Diverse Functional Representations: the Functional Voting Classifier
di: Riccio, Donato, et al.
Pubblicazione: (2024)

Distribution Matching for Self-Supervised Transfer Learning
di: Jiao, Yuling, et al.
Pubblicazione: (2025)

A Semi-Supervised Kernel Two-Sample Test
di: Lee, Gyumin, et al.
Pubblicazione: (2026)

Representation Retrieval Learning for Heterogeneous Data Integration
di: Xu, Qi, et al.
Pubblicazione: (2025)

Bias-Corrected Data Synthesis for Imbalanced Learning
di: Lyu, Pengfei, et al.
Pubblicazione: (2025)

Estimation and Inference for Causal Functions with Multiway Clustered Data
di: Liu, Nan, et al.
Pubblicazione: (2024)

Semi-Supervised Health Index Monitoring with Feature Generation and Fusion
di: Frusque, Gaëtan, et al.
Pubblicazione: (2023)

Depth Functions for Partial Orders with a Descriptive Analysis of Machine Learning Algorithms
di: Blocher, Hannah, et al.
Pubblicazione: (2023)

Statistical ranking with dynamic covariates
di: Dong, Pinjun, et al.
Pubblicazione: (2024)

Learning Joint and Individual Structure in Network Data with Covariates
di: James, Carson, et al.
Pubblicazione: (2024)

Data-Driven Knowledge Transfer in Batch $Q^*$ Learning
di: Chen, Elynn, et al.
Pubblicazione: (2024)

i-IF-Learn: Iterative Feature Selection and Unsupervised Learning for High-Dimensional Complex Data
di: Ma, Chen, et al.
Pubblicazione: (2026)

SOFARI: High-Dimensional Manifold-Based Inference
di: Zheng, Zemin, et al.
Pubblicazione: (2023)

Unified Inductive Logic: From Formal Learning to Statistical Inference to Supervised Learning
di: Lin, Hanti
Pubblicazione: (2024)