「G.3」カテゴリーアーカイブ

A Tutorial on Discriminative Clustering and Mutual Information

投稿日: 2025年5月8日 作成者: jarxiv

要約 データをクラスター化することは、サンプルを特徴的なグループに分離することで … 続きを読む →

カテゴリー: 62H30, cs.LG, G.3, stat.ML | コメントする

Discriminative Ordering Through Ensemble Consensus

投稿日: 2025年5月8日 作成者: jarxiv

要約 クラスタリングモデルのパフォーマンスを評価することは、結果がクラスターを構 … 続きを読む →

カテゴリー: 62H30, cs.AI, cs.LG, G.3 | コメントする

Statistical and Predictive Analysis to Identify Risk Factors and Effects of Post COVID-19 Syndrome

投稿日: 2025年4月30日 作成者: jarxiv

要約 最近の研究に基づいて、いくつかのcovid-19の症状は感染後数ヶ月間持続 … 続きを読む →

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DP-2Stage: Adapting Language Models as Differentially Private Tabular Data Generators

投稿日: 2025年4月30日 作成者: jarxiv

要約 プライバシー（DP）保護の下で表形式データを生成すると、理論的なプライバシ … 続きを読む →

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Enhancing Visual Interpretability and Explainability in Functional Survival Trees and Forests

投稿日: 2025年4月28日 作成者: jarxiv

要約 機能生存モデルは、機能的または高次元の入力など、複雑な予測因子を使用してイ … 続きを読む →

カテゴリー: 62G05, 62G08, 62H30, 62J99, 62N02, 62P10, cs.LG, G.3, stat.ME, stat.ML | Enhancing Visual Interpretability and Explainability in Functional Survival Trees and Forests はコメントを受け付けていません

Dynamic Regularized CBDT: Variance-Calibrated Causal Boosting for Interpretable Heterogeneous Treatment Effects

投稿日: 2025年4月21日 作成者: jarxiv

要約 ハイステークスアプリケーションの不均一な治療効果の推定には、精度、解釈可能 … 続きを読む →

カテゴリー: 62H12, 68T05, 90C30, cs.LG, G.3, stat.ML | Dynamic Regularized CBDT: Variance-Calibrated Causal Boosting for Interpretable Heterogeneous Treatment Effects はコメントを受け付けていません

Bayesian dynamic borrowing considering semantic similarity between outcomes for disproportionality analysis in FAERS

投稿日: 2025年4月18日 作成者: jarxiv

要約 自発的な報告システム（SRSS）の有害事象（AES）の定量的識別を強化する … 続きを読む →

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Bayesian dynamic borrowing considering semantic similarity between outcomes for disproportionality analysis in FAERS

投稿日: 2025年4月17日 作成者: jarxiv

要約 自発的な報告システム（SRSS）の有害事象（AES）の定量的識別を強化する … 続きを読む →

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Future Aware Safe Active Learning of Time Varying Systems using Gaussian Processes

投稿日: 2025年4月17日 作成者: jarxiv

要約 エンジニアリングアプリケーションで一般的な安全上の制約を伴う高コストシステ … 続きを読む →

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Sculpting Subspaces: Constrained Full Fine-Tuning in LLMs for Continual Learning

投稿日: 2025年4月10日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLMS）での継続的な学習は、壊滅的な忘却を受けやすく … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, cs.LG, G.3, math.PR, stat.ML | Sculpting Subspaces: Constrained Full Fine-Tuning in LLMs for Continual Learning はコメントを受け付けていません