实体
Hilbert-Schmidt Independence Criterion
Hilbert-Schmidt Independence Criterion
PulseAugur coverage of Hilbert-Schmidt Independence Criterion — every cluster mentioning Hilbert-Schmidt Independence Criterion across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
总计 · 30天
2
90 天内 2
发布 · 30天
0
90 天内 0
论文 · 30天
2
90 天内 2
层级分布 · 90 天
情绪 · 30 天
1 天有情绪数据
最近 · 第 1/1 页 · 共 2 条
-
新的鞅检验将变量独立性检查速度提高了 60 倍
研究人员开发了一种名为鞅核独立性检验（mHSIC 和 mdHSIC）的新统计检验方法，用于有效评估变量的独立性。这种新方法提供了显著的速度提升，比现有的基于排列的检验快 25 到 60 倍，它通过用单次正态分位数查找替换计算密集型的排列步骤来实现。mHSIC 统计量实现了二次成本，并对所有固定替代项保持一致，而 mdHSIC 统计量提供了具有有限样本一致性的线性成本（相对于被测变量的数量）。
-
新算法为乘积核方法计算精确 Shapley 值
研究人员开发了 PKeX-Shapley，这是一种新颖的算法，旨在计算机器学习中乘积核方法的精确 Shapley 值。这种新方法利用乘积核的乘法结构，在特征数量上实现了二次时间复杂度，显著优于现有的基于近似的方法。该算法提供了一种无参数的解决方案，不需要采样或密度估计，并且可以扩展到最大均值差异和 Hilbert-Schmidt 独立准则等统计分析。