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实体 Harold Chiang

Harold Chiang

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  1. TOOL · CL_217832 ·

    无交叉拟合的去偏机器学习新统计理论

    本文为广义矩方法（GMM）模型中的去偏机器学习（DML）估计量引入了一种新的统计理论。所提出的方法允许多路聚类依赖，而无需交叉拟合，后者可能效率低下且计算量大。作者证明，通过结合 Neyman-正交矩条件和经验过程方法，可以在多路聚类依赖下实现有效的推断，从而实现渐近线性和正态性。一项关键的技术贡献是开发了关于可分离交换数组之和函数的新颖最大不等式。