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实体 Balakrishnan et al.

Balakrishnan et al.

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  1. TOOL · CL_239747 ·

    新研究质疑双重机器学习估计器的容许性

    Lin Liu及其同事的一篇新论文挑战了在结构无关（SA）模型中双重机器学习（DML）估计器的渐近不可容许性。虽然DML估计器先前已被证明在SA模型下对某些泛函是minimax的，但本研究表明，对于两个特定的泛函，DML估计器是渐近不可容许的。该论文引入了二阶估计器，特别是经验高阶影响函数（HOIF）估计器，它们在这些情况下渐近地优于DML估计器。