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Model Assessment and Selection under Temporal Distribution Shift
要約 現在の期間と過去の時代の両方からのデータセットを合成することにより、変化す … 続きを読む
Statistical exploration of the Manifold Hypothesis
要約 多様体仮説は、名目上高次元のデータが実際には高次元空間に埋め込まれた低次元 … 続きを読む
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
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
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
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
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
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
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
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