The missing mathematical story of Bayesian uncertainty quantification for big data

Informations projet

BigBayesUQ

N° de convention de subvention: 101041064

DOI

10.3030/101041064

Date de signature de la CE 10 Février 2022

Date de début 1 Août 2022

Date de fin 31 Juillet 2027

Financé au titre de

• European Research Council (ERC)

Coût total

€ 1 492 750,00

Contribution de l’UE

€ 1 492 750,00

Coordonné par

UNIVERSITA COMMERCIALE LUIGI BOCCONI
Italy

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Livrables

Documents, reports (1)

Data Management Plan

Publications

Conference proceedings (2)

Variational Gaussian Processes For Linear Inverse Problems

Auteurs: Randrianarisoa, Thibault; Szabo, Botond
Publié dans: NeurIPS-2023, 2023, ISSN 2331-8422
Éditeur: Arxiv
DOI: 10.48550/arXiv.2311.00663

Optimal testing using combined test statistics across independent studies

Auteurs: Vuursteen, Lasse; Szabo, Botond; van der Vaart, Aad; van Zanten, Harry
Publié dans: NeurIPS-2023, 2023
Éditeur: NeurIPS-2023
DOI: 10.48550/arXiv.2310.19541

Peer reviewed articles (9)

Distributed function estimation: Adaptation using minimal communication

Auteurs: Szabo, Botond; van Zanten, Harry
Publié dans: Mathematical Statistics and Learning, 2022, ISSN 2520-2316
Éditeur: EMS Press
DOI: 10.48550/arxiv.2003.12838

Uncertainty quantification for sparse spectral variational approximations in Gaussian process regression

Auteurs: Dennis Nieman, Botond Szabo, Harry van Zanten
Publié dans: Electronic Journal of Statistics, Numéro 17, 2023, ISSN 1935-7524
Éditeur: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/23-ejs2155

Radial neighbours for provably accurate scalable approximations of Gaussian processes

Auteurs: Yichen Zhu, Michele Peruzzi, Cheng Li, David B Dunson
Publié dans: Biometrika, 2024, ISSN 0006-3444
Éditeur: Oxford University Press (OUP)
DOI: 10.1093/biomet/asae029

Contraction rates for sparse variational approximations in Gaussian process regression

Auteurs: Nieman, Dennis; Szabo, Botond; van Zanten, Harry
Publié dans: Journal of Machine Learning Research, Numéro 23, 2022, ISSN 1533-7928
Éditeur: JMLR, Inc. and Microtome Publishing
DOI: 10.48550/arxiv.2109.10755

Optimal high-dimensional and nonparametric distributed testing under communication constraints

Auteurs: Botond Szabó, Lasse Vuursteen, Harry van Zanten
Publié dans: The Annals of Statistics, Numéro 51, 2023, ISSN 0090-5364
Éditeur: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/23-AOS2269

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

Auteurs: 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
Publié dans: Frontiers in Neuroscience, Vol 16 (2022), 2022, ISSN 1662-453X
Éditeur: Frontiers in Neuroscience
DOI: 10.48550/arxiv.2108.05761

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

Auteurs: Botond Szabo, Lasse Vuursteen, Harry Van Zanten
Publié dans: IEEE Transactions on Information Theory, Numéro 68, 2022, ISSN 0018-9448
Éditeur: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
DOI: 10.1109/tit.2022.3150599

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

Auteurs: Bernhard Stankewitz
Publié dans: The Annals of Statistics, Numéro 52, 2024, ISSN 0090-5364
Éditeur: 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

Auteurs: Kolyan Ray, Botond Szabó
Publié dans: Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology, Numéro 85, 2023, ISSN 1369-7412
Éditeur: Oxford University Press (OUP)
DOI: 10.1093/jrsssb/qkad098