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In this paper, we present a unifying framework which reduces the construction of probabilistic component analysis techniques to a mere selection of the latent neighbourhood via the prior, thus providi...
High-dimensional statistical inference deals with models in which the the number of parameters $p$ is comparable to or larger than the sample size $n$. Since it is usually impossible to obtain consist...
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