文件名称:
efficient-trunc-reg-unknown-noise-var-源码
开发工具:
文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-04-01
详细说明：具有未知噪声方差的有效截断回归
ICML 2021补充代码提交
介绍
该存储库包含三个jupyter笔记本，用于运行本文中提到的实验。 这些笔记本都位于/notebooks/目录中。
名为Varying C.ipynb的jupyter笔记本包含用于合成数据的10D回归的代码，为此我们调整了截断阈值C。
Jupyter笔记本名为Union of Interval Truncation Regression.ipynb ，其中包含带有间隔截断集并集的截断回归代码。 运行实验的说明位于笔记本内。
名为Istanbul Stock Exchange Data Experiment.ipynb的jupyter笔记本包含半合成数据实验的代码。 对于本实验，我们使用的。 请注意，您将需要下载数据才能运行笔记本。 通读笔记本以查看调整超参数，并提供用户特定的输入。
下载
要运行这些笔记本，您将需要从
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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