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非高斯结构方程模型的条件风险学习与递归方向
论文指出基于条件方差的因果结构恢复方法可推广为条件风险，从而适用于非高斯噪声场景，最小二乘只是其特例。研究证明利用噪声分布可提升结构恢复精度，并发现高斯下可互换的 top-down 与 bottom-up 方法在非高斯噪声下出现分化，top-down 对任意有限微分熵噪声均正确。
arXiv cs.LG19 天前
#统计学习
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Nous：源校准前的记忆决策学习与认证
论文探讨基于信念的智能体记忆决策，提出将学习、校准与修订认证分离。在四模型隐马尔可夫族上，学习并认证有用决策所需样本量比源校准少二次方量级。作者在未知身份加背景报告信道下刻画策略改进的锐利可识别区间，并给出有限样本证书，在 MiniGrid 记忆环境中验证了证书的有效性。
arXiv cs.LG31 天前
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隐式期望对数密度比估计：ELDR 概念与有限样本局限
论文提出期望对数密度比（ELDR）概念，即在第三种测度下积分的对数密度比，指出许多隐式密度问题中被朴素使用密度比估计（DRE）的任务实为 ELDR 估计。作者证明有限样本 ELDR 估计的根本性局限，并提出对部分 DRE 方法的简单修改以改善估计误差。
arXiv cs.LG3 天前
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论文区分共形可靠性与频率校准，提出边界重置规则
研究把「公告边界」后的共形预测评估拆成逐时可靠性与频率校准两种审计，并提出在边界处重置经验分位数的规则。合成断点、电力市场改革与货币政策三类场景下，该重置规则在多数对比中优于五种自适应方法。
arXiv cs.LG13 天前