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NONPARAMETRIC REGRESSION USING DEEP NEURAL NETWORKS WITH RELU ACTIVATION FUNCTION
NONPARAMETRIC REGRESSION USING DEEP NEURAL NETWORKS WITH RELU ACTIVATION FUNCTION
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NONPARAMETRIC REGRESSION USING DEEP NEURAL NETWORKS WITH RELU ACTIVATION FUNCTION

Schmidt-Hieber, Johannes

The Annals of statistics, 2020-08, Vol.48 (4), p.1875-1897 [Periódico revisado por pares]

Hayward: Institute of Mathematical Statistics

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ON DEEP LEARNING AS A REMEDY FOR THE CURSE OF DIMENSIONALITY IN NONPARAMETRIC REGRESSION
ON DEEP LEARNING AS A REMEDY FOR THE CURSE OF DIMENSIONALITY IN NONPARAMETRIC REGRESSION
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ON DEEP LEARNING AS A REMEDY FOR THE CURSE OF DIMENSIONALITY IN NONPARAMETRIC REGRESSION

Bauer, Benedikt ; Kohler, Michael

The Annals of statistics, 2019-08, Vol.47 (4), p.2261-2285 [Periódico revisado por pares]

Hayward: Institute of Mathematical Statistics

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Time-uniform, nonparametric, nonasymptotic confidence sequences
Time-uniform, nonparametric, nonasymptotic confidence sequences
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Time-uniform, nonparametric, nonasymptotic confidence sequences

Howard, Steven R. ; Ramdas, Aaditya ; McAuliffe, Jon ; Sekhon, Jasjeet

The Annals of statistics, 2021-04, Vol.49 (2), p.1055 [Periódico revisado por pares]

Hayward: Institute of Mathematical Statistics

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Simultaneous Analysis of Lasso and Dantzig Selector
Simultaneous Analysis of Lasso and Dantzig Selector
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Simultaneous Analysis of Lasso and Dantzig Selector

Bickel, Peter J. ; Ritov, Ya'acov ; Tsybakov, Alexandre B.

The Annals of statistics, 2009-08, Vol.37 (4), p.1705-1732 [Periódico revisado por pares]

Cleveland, OH: Institute of Mathematical Statistics

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RANDOMIZED SKETCHES FOR KERNELS: FAST AND OPTIMAL NONPARAMETRIC REGRESSION
RANDOMIZED SKETCHES FOR KERNELS: FAST AND OPTIMAL NONPARAMETRIC REGRESSION
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RANDOMIZED SKETCHES FOR KERNELS: FAST AND OPTIMAL NONPARAMETRIC REGRESSION

Yang, Yun ; Pilanci, Mert ; Wainwright, Martin J.

The Annals of statistics, 2017-06, Vol.45 (3), p.991-1023 [Periódico revisado por pares]

Hayward: Institute of Mathematical Statistics

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6
Transfer learning for nonparametric classification: Minimax rate and adaptive classifier
Transfer learning for nonparametric classification: Minimax rate and adaptive classifier
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Transfer learning for nonparametric classification: Minimax rate and adaptive classifier

Cai, T. Tony ; Wei, Hongji

The Annals of statistics, 2021-02, Vol.49 (1), p.100 [Periódico revisado por pares]

Hayward: Institute of Mathematical Statistics

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7
NONPARAMETRIC DRIFT ESTIMATION FOR I.I.D. PATHS OF STOCHASTIC DIFFERENTIAL EQUATIONS
NONPARAMETRIC DRIFT ESTIMATION FOR I.I.D. PATHS OF STOCHASTIC DIFFERENTIAL EQUATIONS
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NONPARAMETRIC DRIFT ESTIMATION FOR I.I.D. PATHS OF STOCHASTIC DIFFERENTIAL EQUATIONS

Comte, Fabienne ; Genon-Catalot, Valentine

The Annals of statistics, 2020-12, Vol.48 (6), p.3336-3365 [Periódico revisado por pares]

Hayward: Institute of Mathematical Statistics

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NONPARAMETRIC BAYESIAN ESTIMATION FOR MULTIVARIATE HAWKES PROCESSES
NONPARAMETRIC BAYESIAN ESTIMATION FOR MULTIVARIATE HAWKES PROCESSES
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NONPARAMETRIC BAYESIAN ESTIMATION FOR MULTIVARIATE HAWKES PROCESSES

Donnet, Sophie ; Rivoirard, Vincent ; Rousseau, Judith

The Annals of statistics, 2020-10, Vol.48 (5), p.2698-2727 [Periódico revisado por pares]

Hayward: Institute of Mathematical Statistics

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9
NONPARAMETRIC STATISTICAL INFERENCE FOR DRIFT VECTOR FIELDS OF MULTI-DIMENSIONAL DIFFUSIONS
NONPARAMETRIC STATISTICAL INFERENCE FOR DRIFT VECTOR FIELDS OF MULTI-DIMENSIONAL DIFFUSIONS
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NONPARAMETRIC STATISTICAL INFERENCE FOR DRIFT VECTOR FIELDS OF MULTI-DIMENSIONAL DIFFUSIONS

Nickl, Richard ; Ray, Kolyan

The Annals of statistics, 2020-06, Vol.48 (3), p.1383-1408 [Periódico revisado por pares]

Hayward: Institute of Mathematical Statistics

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10
ASYMPTOTIC THEORY FOR DENSITY RIDGES
ASYMPTOTIC THEORY FOR DENSITY RIDGES
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ASYMPTOTIC THEORY FOR DENSITY RIDGES

Chen, Yen-Chi ; Genovese, Christopher R. ; Wasserman, Larry

The Annals of statistics, 2015-10, Vol.43 (5), p.1896-1928 [Periódico revisado por pares]

Hayward: Institute of Mathematical Statistics

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