大规模属性图假设检验的基于采样的框架
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。这篇论文介绍了基于假设的图采样和假设测试框架,通过路径假设感知采样方法 PHASE 提高准确性和时间效率。实验证明,该框架能够有效利用常见的图采样方法进行假设测试,并且在准确性和时间效率方面具有优势。
该文章介绍了一个通用的框架,用于构建针对大类非参数测试问题的强大的连续假设检验。该框架可以处理多个经典任务和现代问题,并具有多个优势。实证结果表明,使用该框架实例化的测试在多个任务上与基准测试相竞争。
这篇论文介绍了基于假设的图采样和假设测试框架,通过路径假设感知采样方法 PHASE 提高准确性和时间效率。实验证明,该框架能够有效利用常见的图采样方法进行假设测试,并且在准确性和时间效率方面具有优势。
该文章介绍了一个通用的框架,用于构建针对大类非参数测试问题的强大的连续假设检验。该框架可以处理多个经典任务和现代问题,并具有多个优势。实证结果表明,使用该框架实例化的测试在多个任务上与基准测试相竞争。