The missing mathematical story of Bayesian uncertainty quantification for big data

Projektinformationen

BigBayesUQ

ID Finanzhilfevereinbarung: 101041064

DOI

10.3030/101041064

EK-Unterschriftsdatum 10 Februar 2022

Startdatum 1 August 2022

Enddatum 31 Juli 2027

Finanziert unter

• European Research Council (ERC)

Gesamtkosten

€ 1 492 750,00

EU-Beitrag

€ 1 492 750,00

Koordiniert durch

UNIVERSITA COMMERCIALE LUIGI BOCCONI
Italy

CORDIS bietet Links zu öffentlichen Ergebnissen und Veröffentlichungen von HORIZONT-Projekten.

Links zu Ergebnissen und Veröffentlichungen von RP7-Projekten sowie Links zu einigen Typen spezifischer Ergebnisse wie Datensätzen und Software werden dynamisch von OpenAIRE abgerufen.

Leistungen

Documents, reports (1)

Data Management Plan

Veröffentlichungen

Conference proceedings (2)

Variational Gaussian Processes For Linear Inverse Problems

Autoren: Randrianarisoa, Thibault; Szabo, Botond
Veröffentlicht in: NeurIPS-2023, 2023, ISSN 2331-8422
Herausgeber: Arxiv
DOI: 10.48550/arXiv.2311.00663

Optimal testing using combined test statistics across independent studies

Autoren: Vuursteen, Lasse; Szabo, Botond; van der Vaart, Aad; van Zanten, Harry
Veröffentlicht in: NeurIPS-2023, 2023
Herausgeber: NeurIPS-2023
DOI: 10.48550/arXiv.2310.19541

Peer reviewed articles (9)

Distributed function estimation: Adaptation using minimal communication

Autoren: Szabo, Botond; van Zanten, Harry
Veröffentlicht in: Mathematical Statistics and Learning, 2022, ISSN 2520-2316
Herausgeber: EMS Press
DOI: 10.48550/arxiv.2003.12838

Uncertainty quantification for sparse spectral variational approximations in Gaussian process regression

Autoren: Dennis Nieman, Botond Szabo, Harry van Zanten
Veröffentlicht in: Electronic Journal of Statistics, Ausgabe 17, 2023, ISSN 1935-7524
Herausgeber: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/23-ejs2155

Radial neighbours for provably accurate scalable approximations of Gaussian processes

Autoren: Yichen Zhu, Michele Peruzzi, Cheng Li, David B Dunson
Veröffentlicht in: Biometrika, 2024, ISSN 0006-3444
Herausgeber: Oxford University Press (OUP)
DOI: 10.1093/biomet/asae029

Contraction rates for sparse variational approximations in Gaussian process regression

Autoren: Nieman, Dennis; Szabo, Botond; van Zanten, Harry
Veröffentlicht in: Journal of Machine Learning Research, Ausgabe 23, 2022, ISSN 1533-7928
Herausgeber: JMLR, Inc. and Microtome Publishing
DOI: 10.48550/arxiv.2109.10755

Optimal high-dimensional and nonparametric distributed testing under communication constraints

Autoren: Botond Szabó, Lasse Vuursteen, Harry van Zanten
Veröffentlicht in: The Annals of Statistics, Ausgabe 51, 2023, ISSN 0090-5364
Herausgeber: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/23-AOS2269

Analyzing Hierarchical Multi-View MRI Data With StaPLR: An Application to Alzheimer's Disease Classification

Autoren: Wouter van Loon; Frank de Vos; Frank de Vos; Frank de Vos; Marjolein Fokkema; Botond Szabo; Botond Szabo; Marisa Koini; Reinhold Schmidt; Mark de Rooij; Mark de Rooij
Veröffentlicht in: Frontiers in Neuroscience, Vol 16 (2022), 2022, ISSN 1662-453X
Herausgeber: Frontiers in Neuroscience
DOI: 10.48550/arxiv.2108.05761

Optimal Distributed Composite Testing in High-Dimensional Gaussian Models With 1-Bit Communication

Autoren: Botond Szabo, Lasse Vuursteen, Harry Van Zanten
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Information Theory, Ausgabe 68, 2022, ISSN 0018-9448
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
DOI: 10.1109/tit.2022.3150599

Early stopping for L2-boosting in high-dimensional linear models

Autoren: Bernhard Stankewitz
Veröffentlicht in: The Annals of Statistics, Ausgabe 52, 2024, ISSN 0090-5364
Herausgeber: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/24-AOS2356

Kolyan Ray and Botond Szabo's contribution to the Discussion of ‘Martingale Posterior Distributions’ by Fong, Holmes and Walker

Autoren: Kolyan Ray, Botond Szabó
Veröffentlicht in: Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology, Ausgabe 85, 2023, ISSN 1369-7412
Herausgeber: Oxford University Press (OUP)
DOI: 10.1093/jrsssb/qkad098