MSPA-MCS: Nonparametric Learning in High Dimensions

MSPA-MCS:高维非参数学习

基本信息

  • 批准号:
    0625879
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 50万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2006
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2006-09-01 至 2010-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Prop ID: DMS-0625879 PI: Lafferty, John D. Institution: Carnegie-Mellon University Title: MSPA-MCS: Nonparametric Learning in High Dimensions Abstract:The research in this proposal lies at the boundary of statistics and machine learning, with the underlying theme of nonparametric inference for high-dimensional data. Nonparametric inference refers to statistical methods that learn from data without imposing strong assumptions. The project will develop the mathematical foundations of learning sparse functions in high-dimensional data, and will also develop scalable, practical algorithms that address the statistical and computational curses of dimensionality. The project will rigorously develop the idea that it is possible to overcome these curses if, hidden in the high-dimensional problem, there is low-dimensional structure. The focus of the project will be on five technical aims: (1) Develop practical methods for high-dimensional nonparametric regression (2) Develop theory for learning when the dimension increases with sample size (3) Develop theory that incorporates computational costs into statistical risk (4) Develop methods for sparse, highly structured models (5) Develop methods for data with a low intrinsic dimensionality. These aims target the advancement of both statistical theory and computer science, and the interdisciplinary team for the project includes a statistician(Wasserman), a computer scientist (Lafferty), and a physicist who is now in a statistics department (Lee).
项目ID:DMS-0625879主要研究者:Lafford,John D. MSPA-MCS:Nonparametric Learning in High Dimensions(英语:Nonparametric Learning in High Dimensions) 翻译后摘要:在这个建议的研究在于统计和机器学习的边界,与高维数据的非参数推断的基本主题。 非参数推断是指从数据中学习而不强加强假设的统计方法。 该项目将开发在高维数据中学习稀疏函数的数学基础,并将开发可扩展的实用算法,以解决维度的统计和计算诅咒。 该项目将严格发展这样一种想法,即如果隐藏在高维问题中的是低维结构,那么就有可能克服这些诅咒。 该项目的重点将放在五个技术目标上:(1)开发高维非参数回归的实用方法(2)开发当维度随着样本量增加时的学习理论(3)开发将计算成本纳入统计风险的理论(4)开发稀疏,高度结构化模型的方法(5)开发低内在维度数据的方法。 这些目标的目标是统计理论和计算机科学的进步,该项目的跨学科团队包括一名统计学家(Wasserman),一名计算机科学家(Lafford)和一名现在统计部门的物理学家(Lee)。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
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会议论文数量(0)
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