与应用程序的关联 (Multivariate Medial Correlation with applications) - 专知论文

会员服务 ·

0

相关系数 · 极小点 · 边缘化 · MoDELS · 统计方法 ·

2020 年 10 月 13 日

Multivariate Medial Correlation with applications

翻译：与应用程序的关联

Helena Ferreira,Marta Ferreira

We define a multivariate medial correlation coefficient that extends the probabilistic interpretation and properties of Blomqvist's $\beta$ coefficient, incorporates multivariate marginal dependencies and it preserves a stronger multivariate concordance relation. We determine the maximum and minimum values attainable and illustrate the results in some models. We end with an application on real datasets.

翻译：我们定义了一个多变量介质相关系数,该系数扩大了布隆克维斯特的$\beta$系数的概率解释和特性,纳入了多变量的边际依赖性,并保持了更强的多变量一致性关系。我们确定了可以达到的最高值和最低值,并对某些模型的结果进行了说明。我们最后对真实数据集进行了应用。

0

相关内容

相关系数

【干货书】机器学习速查手册，135页pdf

【干货书】机器学习速查手册，135页pdf

专知会员服务

122+阅读 · 2020年11月20日

因果图，Causal Graphs，52页ppt

因果图，Causal Graphs，52页ppt

专知会员服务

238+阅读 · 2020年4月19日

【机器学习基础最新版】（Mathematics for Machine Learning），417页pdf

【机器学习基础最新版】（Mathematics for Machine Learning），417页pdf

专知会员服务

234+阅读 · 2019年10月21日

Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs

Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs

专知会员服务

31+阅读 · 2019年10月17日

Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation

Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation

专知会员服务

53+阅读 · 2019年10月17日

Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf

Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf

专知会员服务

144+阅读 · 2019年10月12日

强化学习最新教程，17页pdf

强化学习最新教程，17页pdf

专知会员服务

168+阅读 · 2019年10月11日

机器学习入门的经验与建议

机器学习入门的经验与建议

专知会员服务

90+阅读 · 2019年10月10日

【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性

【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性

专知会员服务

99+阅读 · 2019年10月9日

GAN新书《生成式深度学习》，Generative Deep Learning，379页pdf

GAN新书《生成式深度学习》，Generative Deep Learning，379页pdf

专知会员服务

196+阅读 · 2019年9月30日

【ACL2020放榜!】事件抽取、关系抽取、NER、Few-Shot 相关论文整理

【ACL2020放榜!】事件抽取、关系抽取、NER、Few-Shot 相关论文整理

深度学习自然语言处理

18+阅读 · 2020年5月22日

局部学习的特征选择：Local-Learning-Based Feature Selection

局部学习的特征选择：Local-Learning-Based Feature Selection

我爱读PAMI

14+阅读 · 2019年9月20日

Transferring Knowledge across Learning Processes

Transferring Knowledge across Learning Processes

CreateAMind

26+阅读 · 2019年5月18日

逆强化学习-学习人先验的动机

逆强化学习-学习人先验的动机

CreateAMind

15+阅读 · 2019年1月18日

条件GAN重大改进！cGANs with Projection Discriminator

条件GAN重大改进！cGANs with Projection Discriminator

CreateAMind

8+阅读 · 2018年2月7日

计算机视觉近一年进展综述

计算机视觉近一年进展综述

机器学习研究会

8+阅读 · 2017年11月25日

Capsule Networks解析

Capsule Networks解析

机器学习研究会

10+阅读 · 2017年11月12日

【强化学习】NIPS的最佳论文强化学习Value iteration Network 及代码；目前深度学习和增强学习交叉应用最火

【强化学习】NIPS的最佳论文强化学习Value iteration Network 及代码；目前深度学习和增强学习交叉应用最火

产业智能官

6+阅读 · 2017年9月1日

Auto-Encoding GAN

Auto-Encoding GAN

CreateAMind

7+阅读 · 2017年8月4日

强化学习族谱

强化学习族谱

CreateAMind

26+阅读 · 2017年8月2日

Modeling Multivariate Time Series with Copula-linked Univariate D-vines

Arxiv

0+阅读 · 2020年12月1日

Variance based sensitivity analysis for Monte Carlo and importance sampling reliability assessment with Gaussian processes

Arxiv

0+阅读 · 2020年11月30日

Calibration for Multivariate Lévy-Driven Ornstein-Uhlenbeck Processes with Applications to Weak Subordination

Arxiv

0+阅读 · 2020年11月30日

Local Information Privacy and Its Application to Privacy-Preserving Data Aggregation

Arxiv

0+阅读 · 2020年11月29日

Pattern formation in a cell migration model with aggregation and diffusion

Arxiv

0+阅读 · 2020年11月26日

A Comparative Study of Imputation Methods for Multivariate Ordinal Data

Arxiv

0+阅读 · 2020年11月26日

MAD-GAN: Multivariate Anomaly Detection for Time Series Data with Generative Adversarial Networks

MAD-GAN: Multivariate Anomaly Detection for Time Series Data with Generative Adversarial Networks

Arxiv

15+阅读 · 2019年1月15日

A Memory-Network Based Solution for Multivariate Time-Series Forecasting

A Memory-Network Based Solution for Multivariate Time-Series Forecasting

Arxiv

13+阅读 · 2018年9月6日

Relation Networks for Object Detection

Arxiv

3+阅读 · 2018年6月14日

Neural Response Generation with Dynamic Vocabularies

Arxiv

5+阅读 · 2017年11月30日

VIP会员

文章信息

相关主题

相关VIP内容

【干货书】机器学习速查手册，135页pdf

【干货书】机器学习速查手册，135页pdf

专知会员服务

122+阅读 · 2020年11月20日

因果图，Causal Graphs，52页ppt

因果图，Causal Graphs，52页ppt

专知会员服务

238+阅读 · 2020年4月19日

【机器学习基础最新版】（Mathematics for Machine Learning），417页pdf

【机器学习基础最新版】（Mathematics for Machine Learning），417页pdf

专知会员服务

234+阅读 · 2019年10月21日

Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs

Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs

专知会员服务

31+阅读 · 2019年10月17日

Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation

Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation

专知会员服务

53+阅读 · 2019年10月17日

Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf

Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf

专知会员服务

144+阅读 · 2019年10月12日

强化学习最新教程，17页pdf

强化学习最新教程，17页pdf

专知会员服务

168+阅读 · 2019年10月11日

机器学习入门的经验与建议

机器学习入门的经验与建议

专知会员服务

90+阅读 · 2019年10月10日

【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性

【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性

专知会员服务

99+阅读 · 2019年10月9日

GAN新书《生成式深度学习》，Generative Deep Learning，379页pdf

GAN新书《生成式深度学习》，Generative Deep Learning，379页pdf

专知会员服务

196+阅读 · 2019年9月30日

热门VIP内容

相关资讯

【ACL2020放榜!】事件抽取、关系抽取、NER、Few-Shot 相关论文整理

【ACL2020放榜!】事件抽取、关系抽取、NER、Few-Shot 相关论文整理

深度学习自然语言处理

18+阅读 · 2020年5月22日

局部学习的特征选择：Local-Learning-Based Feature Selection

局部学习的特征选择：Local-Learning-Based Feature Selection

我爱读PAMI

14+阅读 · 2019年9月20日

Transferring Knowledge across Learning Processes

Transferring Knowledge across Learning Processes

CreateAMind

26+阅读 · 2019年5月18日

逆强化学习-学习人先验的动机

逆强化学习-学习人先验的动机

CreateAMind

15+阅读 · 2019年1月18日

条件GAN重大改进！cGANs with Projection Discriminator

条件GAN重大改进！cGANs with Projection Discriminator

CreateAMind

8+阅读 · 2018年2月7日

计算机视觉近一年进展综述

计算机视觉近一年进展综述

机器学习研究会

8+阅读 · 2017年11月25日

Capsule Networks解析

Capsule Networks解析

机器学习研究会

10+阅读 · 2017年11月12日

【强化学习】NIPS的最佳论文强化学习Value iteration Network 及代码；目前深度学习和增强学习交叉应用最火

【强化学习】NIPS的最佳论文强化学习Value iteration Network 及代码；目前深度学习和增强学习交叉应用最火

产业智能官

6+阅读 · 2017年9月1日

Auto-Encoding GAN

Auto-Encoding GAN

CreateAMind

7+阅读 · 2017年8月4日

强化学习族谱

强化学习族谱

CreateAMind

26+阅读 · 2017年8月2日

相关论文

Modeling Multivariate Time Series with Copula-linked Univariate D-vines

Arxiv

0+阅读 · 2020年12月1日

Variance based sensitivity analysis for Monte Carlo and importance sampling reliability assessment with Gaussian processes

Arxiv

0+阅读 · 2020年11月30日

Calibration for Multivariate Lévy-Driven Ornstein-Uhlenbeck Processes with Applications to Weak Subordination

Arxiv

0+阅读 · 2020年11月30日

Local Information Privacy and Its Application to Privacy-Preserving Data Aggregation

Arxiv

0+阅读 · 2020年11月29日

Pattern formation in a cell migration model with aggregation and diffusion

Arxiv

0+阅读 · 2020年11月26日

A Comparative Study of Imputation Methods for Multivariate Ordinal Data

Arxiv

0+阅读 · 2020年11月26日

MAD-GAN: Multivariate Anomaly Detection for Time Series Data with Generative Adversarial Networks

MAD-GAN: Multivariate Anomaly Detection for Time Series Data with Generative Adversarial Networks

Arxiv

15+阅读 · 2019年1月15日

A Memory-Network Based Solution for Multivariate Time-Series Forecasting

A Memory-Network Based Solution for Multivariate Time-Series Forecasting

Arxiv

13+阅读 · 2018年9月6日

Relation Networks for Object Detection

Arxiv

3+阅读 · 2018年6月14日

Neural Response Generation with Dynamic Vocabularies

Arxiv

5+阅读 · 2017年11月30日

微信扫码咨询专知VIP会员