文件名称:DLE_paper:此存储库包含R脚本,这些脚本可重现论文中的分析结果
文件大小:54KB
文件格式:ZIP
更新时间:2024-03-01 14:52:25
R
什么是NPEB? NPEB是用于离散线性指数族中复合估计的非参数经验贝叶斯估计框架,其中包括现代大数据应用中经常出现的一类广泛的离散分布。 拟议的框架通过求解可扩展的凸规划,直接估计了广义罗宾斯公式中的贝叶斯收缩因子,该凸规划是根据斯坦因差异度量的RKHS表示精心开发的。 新的NEB估计框架可以灵活地将各种结构约束合并到数据驱动的规则中,并提供了一种统一的方法来进行复合估计,同时具有规则和比例平方的误差损失。 如何使用此存储库? 该存储库包含用于重现论文[1]中分析的脚本。 给我发电子邮件,如果有任何不正常的工作。 如果您正在寻找相关的R-package npeb ,请。 参考文献 [1.]离散线性指数族中经验贝叶斯估计的通用框架(2020年)《机器学习研究杂志》(即将出版) 班纳吉(T. Banerjee),刘秋(Q.),穆克吉(Gukherjee)和孙(W.
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DLE_paper-master
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