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原文
arXiv stat.ML· Andrea Basteri, Carlo Ciliberto, Alessandro Rudi·· 6 天前AI 评分32

基于半正定核密度估计的分布保真数据插补

Distributionally Faithful Imputation via Positive Semi-Definite Kernel Density Estimation

AI 导读

PSD-Impute 模型利用半正定(PSD)核密度估计将完全随机缺失(MCAR)下的插补重构为凸经验风险问题,可通过牛顿内点法求解闭式边缘分布。该模型支持从同一拟合密度中生成单重与多重插补,并提供自适应超参数选择的非凸扩展。其具备统计一致性并在规则概率分布下克服维度灾难,分布精度优于主流插补 baseline。

来源:arXiv stat.ML · arxiv.org