62G05」カテゴリーアーカイブ

We don’t need no labels: Estimating post-deployment model performance under covariate shift without ground truth

要約 機械学習モデルのパフォーマンスは、データ分散の変化により、デプロイ後に低下 … 続きを読む

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Semi-Supervised Deep Sobolev Regression: Estimation, Variable Selection and Beyond

要約 我々は、基礎となる回帰関数とその勾配のノンパラメトリック推定のために、半教 … 続きを読む

カテゴリー: 62G05, 62G08, 65N21, cs.LG, stat.ML | Semi-Supervised Deep Sobolev Regression: Estimation, Variable Selection and Beyond はコメントを受け付けていません

Conditional expectation using compactification operators

要約 ノイズ除去、最小二乗期待値、および多様体学習という個別のタスクは、多くの場 … 続きを読む

カテゴリー: 46E22, 46E27, 62G05, 62G07, cs.LG, math.FA, math.PR, stat.ML | Conditional expectation using compactification operators はコメントを受け付けていません

Supervised learning with probabilistic morphisms and kernel mean embeddings

要約 この論文では、正しい損失関数の概念を使用して、教師あり学習への 2 つのア … 続きを読む

カテゴリー: 18N99, 46N30, 60B10, 62G05, cs.LG, math.CT, math.FA, math.PR, math.ST, stat.TH | Supervised learning with probabilistic morphisms and kernel mean embeddings はコメントを受け付けていません

Bayesian taut splines for estimating the number of modes

要約 確率密度関数のモードの数はモデルの複雑さを表し、既存の部分母集団の数とみな … 続きを読む

カテゴリー: 62C10, 62C86 (Secondary), 62F15, 62G05, cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Bayesian taut splines for estimating the number of modes はコメントを受け付けていません

Conditional expectation using compactification operators

要約 ノイズ除去、条件付き期待値、および多様体学習という個別のタスクは、多くの場 … 続きを読む

カテゴリー: 46E22, 46E27, 62G05, 62G07, cs.LG, math.FA, math.PR, stat.ML | Conditional expectation using compactification operators はコメントを受け付けていません

Supervised learning with probabilistic morphisms and kernel mean embeddings

要約 この論文では、両方とも可測空間である入力空間 $\mathcal{X}$ … 続きを読む

カテゴリー: 18N99, 46N30, 60B10, 62G05, cs.LG, math.CT, math.FA, math.PR, math.ST, stat.TH | Supervised learning with probabilistic morphisms and kernel mean embeddings はコメントを受け付けていません

Supervised learning with probabilistic morphisms and kernel mean embeddings

要約 この論文では、可測空間である入力空間 $\mathcal{X}$ とラベル … 続きを読む

カテゴリー: 18N99, 46N30, 60B10, 62G05, cs.LG, math.CT, math.FA, math.PR, math.ST, stat.TH | Supervised learning with probabilistic morphisms and kernel mean embeddings はコメントを受け付けていません

Sparse joint shift in multinomial classification

要約 スパース ジョイント シフト (SJS) は、特徴とラベルの周辺分布、事後 … 続きを読む

カテゴリー: 62G05, 68T10, cs.LG, G.3, math.ST, stat.ML, stat.TH | Sparse joint shift in multinomial classification はコメントを受け付けていません

Doubly Regularized Entropic Wasserstein Barycenters

要約 好ましい規則性、近似、安定性、および (グリッドフリー) 最適化特性を享受 … 続きを読む

カテゴリー: 62G05, 90C30, cs.LG, math.OC, stat.ML | Doubly Regularized Entropic Wasserstein Barycenters はコメントを受け付けていません