Статистические данные > Машинное обучение [представлено 8 октября 2026 года] Название: Испытание алгебраических полных интерсекций Вид HTML (экспериментальный) Резюме: Независимое и идентично распределенные образцы из вероятного распределения в потенциально высокомерном реальном пространстве, мы изучаем проблему проверки того, сосредоточено ли распределение вблизи реального алгебрического полного пересечения предписанного размера, ограниченной степени и ограниченного номера состояния. Мы проектируем четкую и эффективную процедуру обучения, которая либо удостоверяет отсутствие такого коллектора до контролируемого смягчения аппроксимационного порога, либо возвращаем потенциальный регрессионный спектр с регулируемой геометрической сложностью. Эквивалентно процедура проверяет гипотезу коллектора в рамках этого класса гипотез. Предлагаемая процедура основывается на количественных геометрических оценках для обычных полиномных систем, что приводит к возникновению проблем в плане дополнительной оптимизации. Затем мы разрабатываем ориентированный на данные алгоритм для решения этой вспомогательной задачи оптимизации, устанавливающий четкие границы в отношении выборки и арифметической сложности. Текущий контекст просмотра: stat.ML ссылки и цитаты Загрузка... Библиографический и цитационно-инструментальный библиолог (Что является Исследовательом?) Подключённые документы (что такое подсоединенные бумаги?) Litmaps (Литмпапс?) Skite Smart Citations (Каков умный цитаты?) Код, данные и…
Испытание алгебраических полных пересечений
arXiv: 261.10.12288v1 Аннонс Тип: новое резюме: Учитывая независимые и идентичные образцы, полученные в результате распределения вероятностей в потенциально высокомерном реальном пространстве, мы изучаем проблему проверки того, сконцентрировано ли распределение вблизи реального алгебраического полного пересечения предписанного размера, ограниченной степени и ограниченного номера состояния. Мы проектируем четкую и эффективную процедуру обучения, которая либо удостоверяет отсутствие такого коллектора до контролируемого смягчения аппроксимационного порога, либо возвращаем потенциальный регрессионный спектр с регулируемой геометрической сложностью. Эквивалентно процедура проверяет гипотезу коллектора в рамках этого класса гипотез. Предлагаемая процедура основывается на количественных геометрических оценках для обычных полиномных систем, что приводит к возникновению проблем в плане дополнительной оптимизации. Затем мы разрабатываем алгоритм, основанный на данных, для решения этой вспомогательной проблемы оптимизации, установив четкие границы на ее
