Newest papers

Nonparametric autoregressive estimation of probability distributions with parallel gradient boosting

Rémy Chapelle · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.31524 · open-access PDF

Vietnamese

Những thách thức như vậy cũng nảy sinh với ước tính phân phối có điều kiện và đã dẫn đến các thuật toán linh hoạt nhằm giải quyết "lời nguyền của tính kích thước" bằng cách khai thác các cấu trúc dự đoán có kích thước thấp hơn không gian xung quanh. Trong bài báo này, chúng tôi nghiên cứu việc sử dụng các ước tính phân phối có điều kiện như vậy để ước tính phân phối có điều kiện bằng cách yếu tố hóa các phân phối sau này theo cách "tự phản hồi".

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Nonparametric estimation of joint probability distributions is a core problem in statistics, which is notoriously challenging with high-dimensional data. Such challenges also arise with conditional distribution estimation and have led to flexible algorithms that aim to tackle the ''curse of dimensionality'' by exploiting predictive structures of lower dimension than the ambient space. In this paper, we study the use of such conditional distribution estimators to estimate joint distributions by factorizing the latter in an ''autoregressive'' way. We show that for loss functions satisfying a sub

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange