Hierarchical Bayesian Operator-induced Symbolic Regression Trees for Structural Learning of Scientific Expressions
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Roy, Somjit, Dey, Pritam, Pati, Debdeep, Mallick, Bani K. |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
A Generalized Tangent Approximation based Variational Inference Framework for Strongly Super-Gaussian Likelihoods
par: Roy, Somjit, et autres
Publié: (2025)
par: Roy, Somjit, et autres
Publié: (2025)
VaSST: Variational Inference for Symbolic Regression using Soft Symbolic Trees
par: Roy, Somjit, et autres
Publié: (2026)
par: Roy, Somjit, et autres
Publié: (2026)
Tail-adaptive Bayesian shrinkage
par: Lee, Se Yoon, et autres
Publié: (2020)
par: Lee, Se Yoon, et autres
Publié: (2020)
On Quantification of Borrowing of Information in Hierarchical Bayesian Models
par: Ghosh, Prasenjit, et autres
Publié: (2025)
par: Ghosh, Prasenjit, et autres
Publié: (2025)
Frequentist Regret Analysis of Gaussian Process Thompson Sampling via Fractional Posteriors
par: Roy, Somjit, et autres
Publié: (2026)
par: Roy, Somjit, et autres
Publié: (2026)
Structured Optimal Variational Inference for Dynamic Latent Space Models
par: Zhao, Peng, et autres
Publié: (2022)
par: Zhao, Peng, et autres
Publié: (2022)
Adaptive finite element type decomposition of Gaussian processes
par: Kim, Jaehoan, et autres
Publié: (2025)
par: Kim, Jaehoan, et autres
Publié: (2025)
Factorized Fusion Shrinkage for Dynamic Relational Data
par: Zhao, Peng, et autres
Publié: (2022)
par: Zhao, Peng, et autres
Publié: (2022)
JASPER: Joint Bayesian Analysis of Spatial Expression via Regression
par: Dey, Pritam, et autres
Publié: (2026)
par: Dey, Pritam, et autres
Publié: (2026)
Stability of Sequential and Parallel Coordinate Ascent Variational Inference
par: Pati, Debdeep
Publié: (2026)
par: Pati, Debdeep
Publié: (2026)
Bayesian Models for Joint Selection of Features and Auto-Regressive Lags: Theory and Applications in Environmental and Financial Forecasting
par: Manna, Alokesh, et autres
Publié: (2025)
par: Manna, Alokesh, et autres
Publié: (2025)
Optimal and Structure-Adaptive CATE Estimation with Kernel Ridge Regression
par: Kim, Seok-Jin
Publié: (2026)
par: Kim, Seok-Jin
Publié: (2026)
Transfer Learning for High-dimensional Quantile Regression with Distribution Shift
par: Bai, Ruiqi, et autres
Publié: (2024)
par: Bai, Ruiqi, et autres
Publié: (2024)
Debiased Bayesian Inference for High-dimensional Regression Models
par: Chen, Qihui, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Qihui, et autres
Publié: (2025)
AdaTrans: Feature-wise and Sample-wise Adaptive Transfer Learning for High-dimensional Regression
par: He, Zelin, et autres
Publié: (2024)
par: He, Zelin, et autres
Publié: (2024)
Preventing Model Collapse Under Overparametrization: Optimal Mixing Ratios for Interpolation Learning and Ridge Regression
par: Garg, Anvit, et autres
Publié: (2025)
par: Garg, Anvit, et autres
Publié: (2025)
Statistical Inference for Gradient Boosting Regression
par: Fang, Haimo, et autres
Publié: (2025)
par: Fang, Haimo, et autres
Publié: (2025)
Bayesian Quantile Regression with Subset Selection: A Decision Analysis Perspective
par: Feldman, Joseph, et autres
Publié: (2023)
par: Feldman, Joseph, et autres
Publié: (2023)
Hierarchical Clustering With Confidence
par: Wu, Di, et autres
Publié: (2025)
par: Wu, Di, et autres
Publié: (2025)
General Bayesian Policy Learning
par: Kato, Masahiro
Publié: (2026)
par: Kato, Masahiro
Publié: (2026)
A Guide to Feature Importance Methods for Scientific Inference
par: Ewald, Fiona Katharina, et autres
Publié: (2024)
par: Ewald, Fiona Katharina, et autres
Publié: (2024)
SBAMDT: Bayesian Additive Decision Trees with Adaptive Soft Semi-multivariate Split Rules
par: Lamprinakou, Stamatina, et autres
Publié: (2025)
par: Lamprinakou, Stamatina, et autres
Publié: (2025)
Inferring Change Points in Regression via Sample Weighting
par: Arpino, Gabriel, et autres
Publié: (2026)
par: Arpino, Gabriel, et autres
Publié: (2026)
Finite-Sample Inference for Sparsely Permuted Linear Regression
par: Ota, Hirofumi, et autres
Publié: (2026)
par: Ota, Hirofumi, et autres
Publié: (2026)
Markov Equivalence and Consistency in Differentiable Structure Learning
par: Deng, Chang, et autres
Publié: (2024)
par: Deng, Chang, et autres
Publié: (2024)
Learning Linear Polytree Structural Equation Models
par: Lou, Xingmei, et autres
Publié: (2021)
par: Lou, Xingmei, et autres
Publié: (2021)
Concentration and Calibration in Predictive Bayesian Inference
par: Frazier, David T., et autres
Publié: (2026)
par: Frazier, David T., et autres
Publié: (2026)
Double Cross-fit Doubly Robust Estimators: Beyond Series Regression
par: McClean, Alec, et autres
Publié: (2024)
par: McClean, Alec, et autres
Publié: (2024)
Estimating Generalization Performance Along the Trajectory of Proximal SGD in Robust Regression
par: Tan, Kai, et autres
Publié: (2024)
par: Tan, Kai, et autres
Publié: (2024)
Lasso Penalization for High-Dimensional Beta Regression Models: Computation, Analysis, and Inference
par: Ramezani, Niloofar, et autres
Publié: (2025)
par: Ramezani, Niloofar, et autres
Publié: (2025)
Differentiable Structure Learning and Causal Discovery for General Binary Data
par: Deng, Chang, et autres
Publié: (2025)
par: Deng, Chang, et autres
Publié: (2025)
On the estimation rate of Bayesian PINN for inverse problems
par: Sun, Yi, et autres
Publié: (2024)
par: Sun, Yi, et autres
Publié: (2024)
genriesz: A Python Package for Automatic Debiased Machine Learning with Generalized Riesz Regression
par: Kato, Masahiro
Publié: (2026)
par: Kato, Masahiro
Publié: (2026)
Variational Bayesian Bow tie Neural Networks with Shrinkage
par: Sheinkman, Alisa, et autres
Publié: (2024)
par: Sheinkman, Alisa, et autres
Publié: (2024)
Bayesian Multiplicity Correction in the Probabilistic Forward Stepwise Framework
par: Womack, Andrew, et autres
Publié: (2026)
par: Womack, Andrew, et autres
Publié: (2026)
Covariate Balancing and Riesz Regression Should Be Guided by the Neyman Orthogonal Score in Debiased Machine Learning
par: Kato, Masahiro
Publié: (2026)
par: Kato, Masahiro
Publié: (2026)
Bayesian Analysis for Over-parameterized Linear Model via Effective Spectra
par: Wakayama, Tomoya, et autres
Publié: (2023)
par: Wakayama, Tomoya, et autres
Publié: (2023)
Optimal sparse phase retrieval via a quasi-Bayesian approach
par: Mai, The Tien
Publié: (2025)
par: Mai, The Tien
Publié: (2025)
High-dimensional Bayesian Tobit regression for censored response with Horseshoe prior
par: Mai, The Tien
Publié: (2025)
par: Mai, The Tien
Publié: (2025)
A Unified Theory for Causal Inference: Direct Debiased Machine Learning via Bregman-Riesz Regression
par: Kato, Masahiro
Publié: (2025)
par: Kato, Masahiro
Publié: (2025)
Documents similaires
-
A Generalized Tangent Approximation based Variational Inference Framework for Strongly Super-Gaussian Likelihoods
par: Roy, Somjit, et autres
Publié: (2025) -
VaSST: Variational Inference for Symbolic Regression using Soft Symbolic Trees
par: Roy, Somjit, et autres
Publié: (2026) -
Tail-adaptive Bayesian shrinkage
par: Lee, Se Yoon, et autres
Publié: (2020) -
On Quantification of Borrowing of Information in Hierarchical Bayesian Models
par: Ghosh, Prasenjit, et autres
Publié: (2025) -
Frequentist Regret Analysis of Gaussian Process Thompson Sampling via Fractional Posteriors
par: Roy, Somjit, et autres
Publié: (2026)