We study uniform consistency in nonparametric mixture models as well as closely related mixture of regression (also known as mixed regression) models, where the regression functions are allowed to be nonparametric and the error distributions are assumed to be convolutions of a Gaussian density. We construct uniformly consistent estimators under general conditions while simultaneously highlighting several pain points in extending existing pointwise consistency results to uniform results. The resulting analysis turns out to be nontrivial, and several novel technical tools are developed along the way. In the case of mixed regression, we prove $L^1$ convergence of the regression functions while allowing for the component regression functions to intersect arbitrarily often, which presents additional technical challenges. We also consider generalizations to general (i.e. non-convolutional) nonparametric mixtures.


翻译:我们研究的是非对称混合物模型的统一一致性,以及密切相关的回归(又称混合回归)模型的混合(又称混合回归)模型,在这些模型中,回归功能被允许为非对称函数,误差分布被假定为高斯密度的演化;我们在一般条件下构建一致的估算器,同时强调将现有点一致性结果扩展至统一结果的若干痛苦点;由此得出的分析结果证明是非技术性的,并沿途开发了若干新的技术工具;在混合回归的情况下,我们证明回归功能的趋同值为1美元,同时允许部分回归功能经常被任意地相互分割,这带来了额外的技术挑战;我们还考虑将一般(即非革命)非参数的混合物普遍化为非参数性混合物。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
28+阅读 · 2021年8月2日
专知会员服务
42+阅读 · 2020年12月18日
最新【深度生成模型】Deep Generative Models,104页ppt
专知会员服务
69+阅读 · 2020年10月24日
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
160+阅读 · 2020年6月2日
专知会员服务
159+阅读 · 2020年1月16日
深度神经网络模型压缩与加速综述
专知会员服务
128+阅读 · 2019年10月12日
深度神经网络压缩和加速相关最全资源分享
深度学习与NLP
3+阅读 · 2019年7月5日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
自然语言处理顶会EMNLP2018接受论文列表!
专知
87+阅读 · 2018年8月26日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月18日
Arxiv
3+阅读 · 2018年6月18日
Arxiv
4+阅读 · 2018年1月15日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
28+阅读 · 2021年8月2日
专知会员服务
42+阅读 · 2020年12月18日
最新【深度生成模型】Deep Generative Models,104页ppt
专知会员服务
69+阅读 · 2020年10月24日
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
160+阅读 · 2020年6月2日
专知会员服务
159+阅读 · 2020年1月16日
深度神经网络模型压缩与加速综述
专知会员服务
128+阅读 · 2019年10月12日
相关资讯
深度神经网络压缩和加速相关最全资源分享
深度学习与NLP
3+阅读 · 2019年7月5日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
自然语言处理顶会EMNLP2018接受论文列表!
专知
87+阅读 · 2018年8月26日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员