62G05」カテゴリーアーカイブ

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

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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

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Score Attack: A Lower Bound Technique for Optimal Differentially Private Learning

要約 個人データのプライバシーを確​​保しながら最適な統計パフォーマンスを達成す … 続きを読む

カテゴリー: 62F30, 62G05, 62J12, cs.CR, cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Score Attack: A Lower Bound Technique for Optimal Differentially Private Learning はコメントを受け付けていません

Kernel Methods for Unobserved Confounding: Negative Controls, Proxies, and Instruments

要約 ネガティブ コントロールは、測定されていない交絡が存在する場合に、治療と結 … 続きを読む

カテゴリー: 62G05, 62P10, cs.LG, econ.EM, G.3, stat.ML | Kernel Methods for Unobserved Confounding: Negative Controls, Proxies, and Instruments はコメントを受け付けていません