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Learning-Enabled Estimation: Tight Characterizations under Sample Selection Biases
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AI 综述
2026-10-01，arXiv 发表统计学/机器学习论文，针对样本选择偏差下的回归问题给出最小假设条件、有限样本估计保证与 oracle 高效算法。结果表明存在选择滤波器本身不可识别但回归函数仍可识别的情形，超越“先估计选择滤波器再校正回归”的现有范式。
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最新进展10月1日 12:00
论文于 arXiv 上线，提出在样本选择偏差下实现可行回归的最小假设与算法。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月1日
- arXiv · Statistics Machine LearningLearning-Enabled Estimation: Tight Characterizations under Sample Selection Biases
本文针对样本选择偏差下的回归问题，给出了可使回归可行的最小假设条件，并提供了有限样本估计保证与 oracle 高效算法。该结果表明存在选择滤波器本身不可识别但回归函数仍可识别的情形，超越现有"先估计选择滤波器再校正回归"的范式。
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