Philippe Rigollet

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Jonathan Niles-WeedNew York UniversityDirección de correo verificada de cims.nyu.edu
Jan-Christian HütterGenentechDirección de correo verificada de gene.com
Thibaut Le GouicInstitut de Mathématiques de MarseilleDirección de correo verificada de math.cnrs.fr
Sinho ChewiYale UniversityDirección de correo verificada de yale.edu
Geoffrey SchiebingerUniversity of British ColumbiaDirección de correo verificada de math.ubc.ca
Vianney PerchetCrest, ENSAE & Criteo AI LabDirección de correo verificada de normalesup.org
Quentin BerthetGoogle DeepMind, ParisDirección de correo verificada de google.com
Austin J. StrommeENSAE, CRESTDirección de correo verificada de ensae.fr
Chen LuMITDirección de correo verificada de mit.edu
Brian ClearyAssistant Professor, Boston UniversityDirección de correo verificada de bu.edu
Cheng MaoGeorgia Institute of TechnologyDirección de correo verificada de math.gatech.edu
Tyler MaunuBrandeis UniversityDirección de correo verificada de brandeis.edu
Anatoli JuditskyProfessor at Université Grenoble-AlpesDirección de correo verificada de univ-grenoble-alpes.fr
Afonso S. BandeiraProfessor of Mathematics, ETH ZurichDirección de correo verificada de math.ethz.ch
Jason M. AltschulerUPennDirección de correo verificada de upenn.edu
Paxton TurnerArbol Inc.Dirección de correo verificada de alum.mit.edu
George StepaniantsComputing and Mathematical Sciences, California Institute of TechnologyDirección de correo verificada de caltech.edu
Xin TongAssociate Professor, Department of Data Sciences and Operations, University of Southern CaliforniaDirección de correo verificada de marshall.usc.edu
Erik SnowbergDavid Eccles School of Business, University of UtahDirección de correo verificada de eccles.utah.edu
Sylvain ChassangProfessor of Economics, Princeton UniversityDirección de correo verificada de princeton.edu

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Philippe Rigollet

Massachusetts Institute of Technology

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Statistics Machine Learning Optimal Transport


Título Ordenar por citas Ordenar por año Ordenar por título	Citado por Citado por	Año
Optimal-transport analysis of single-cell gene expression identifies developmental trajectories in reprogramming G Schiebinger, J Shu, M Tabaka, B Cleary, V Subramanian, A Solomon, ... Cell 176 (4), 928-943. e22, 2019	870	2019
Near-linear time approximation algorithms for optimal transport via Sinkhorn iteration J Altschuler, J Niles-Weed, P Rigollet Advances in neural information processing systems 30, 2017	690	2017
Complexity theoretic lower bounds for sparse principal component detection Q Berthet, P Rigollet Conference on learning theory, 1046-1066, 2013	385*	2013
Optimal detection of sparse principal components in high dimension Q Berthet, P Rigollet	351	2013
High-dimensional statistics P Rigollet, JC Hütter arXiv preprint arXiv:2310.19244, 2023	326*	2023
Exponential screening and optimal rates of sparse estimation P Rigollet, A Tsybakov The Annals of Statistics 39 (2), 731-771, 2011	280	2011
Batched bandit problems V Perchet, P Rigollet, S Chassang, E Snowberg	270	2016
Generalization error bounds in semi-supervised classification under the cluster assumption P Rigollet Arxiv preprint math/0604233, 2006	224	2006
The multi-armed bandit problem with covariates V Perchet, P Rigollet	211	2013
Learning by mirror averaging A Juditsky, P Rigollet, AB Tsybakov The Annals of Statistics 36 (5), 2183-2206, 2008	192	2008
Optimal rates for plug-in estimators of density level sets P Rigollet, R Vert Bernoulli 15 (4), 1154-1178, 2009	151	2009
Linear and convex aggregation of density estimators P Rigollet, AB Tsybakov Mathematical Methods of Statistics 16, 260-280, 2007	145	2007
Sparse estimation by exponential weighting P Rigollet, A Tsybakov Statistical Science 27 (4), 558-575, 2012	141	2012
Nonparametric bandits with covariates P Rigollet, A Zeevi arXiv preprint arXiv:1003.1630, 2010	139	2010
Minimax estimation of smooth optimal transport maps JC Hütter, P Rigollet	132	2021
Neyman-pearson classification, convexity and stochastic constraints P Rigollet, X Tong Journal of machine learning research, 2011	121	2011
Bounded regret in stochastic multi-armed bandits S Bubeck, V Perchet, P Rigollet Conference on Learning Theory, 122-134, 2013	118	2013
Estimation of wasserstein distances in the spiked transport model J Niles-Weed, P Rigollet Bernoulli 28 (4), 2663-2688, 2022	116	2022
Optimal rates for total variation denoising JC Hütter, P Rigollet Conference on Learning Theory, 1115-1146, 2016	112	2016
Gradient descent algorithms for Bures-Wasserstein barycenters S Chewi, T Maunu, P Rigollet, AJ Stromme Conference on Learning Theory, 1276-1304, 2020	111	2020

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