「math.ST」カテゴリーアーカイブ

Batched Nonparametric Bandits via k-Nearest Neighbor UCB

投稿日: 2025年5月16日 作成者: jarxiv

要約 バッチ付きノンパラメトリックコンテキストバンディットでシーケンシャルな意思 … 続きを読む →

カテゴリー: 62G08, 62L05, 68Q32, 68T05, cs.LG, F.2.2, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | コメントする

Fairness-aware Bayes optimal functional classification

投稿日: 2025年5月15日 作成者: jarxiv

要約 アルゴリズムの公平性は機械学習の中心的なトピックとなっており、さまざまな亜 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | コメントする

Adaptively-weighted Nearest Neighbors for Matrix Completion

投稿日: 2025年5月15日 作成者: jarxiv

要約 このテクニカルノートでは、AWNNを紹介および分析します。マトリックス完了 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | コメントする

PCS-UQ: Uncertainty Quantification via the Predictability-Computability-Stability Framework

投稿日: 2025年5月14日 作成者: jarxiv

要約 機械学習（ML）モデルがハイステークスドメインでますます展開されているため … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | コメントする

Free Discontinuity Regression: With an Application to the Economic Effects of Internet Shutdowns

投稿日: 2025年5月9日 作成者: jarxiv

要約 鋭く多次元の変化ポイント – 遺伝子発現プロファイリング、金融 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, econ.EM, math.ST, stat.AP, stat.ME, stat.TH | コメントする

Provable Accuracy Bounds for Hybrid Dynamical Optimization and Sampling

投稿日: 2025年5月8日 作成者: jarxiv

要約 アナログダイナミカルアクセラレータ（DXS）は、コンピューターアーキテクチ … 続きを読む →

カテゴリー: 60J60, cs.DS, cs.LG, F.2.0, math.ST, stat.TH | コメントする

From Two Sample Testing to Singular Gaussian Discrimination

投稿日: 2025年5月8日 作成者: jarxiv

要約 一般的な分離可能でコンパクトなメトリック空間での2つの確率測定値の平等のテ … 続きを読む →

カテゴリー: 46E22, 60G15, 62G10, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | コメントする

Learning Survival Distributions with the Asymmetric Laplace Distribution

投稿日: 2025年5月8日 作成者: jarxiv

要約 確率論的生存分析モデルは、一連の共変量を与えられたイベントの将来の発生（時 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.TH | コメントする

Learning Survival Distributions with the Asymmetric Laplace Distribution

投稿日: 2025年5月7日 作成者: jarxiv

要約 確率論的生存分析モデルは、一連の共変量を与えられたイベントの将来の発生（時 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.TH | コメントする

Provable Efficiency of Guidance in Diffusion Models for General Data Distribution

投稿日: 2025年5月5日 作成者: jarxiv

要約 拡散モデルは生成モデリングの強力なフレームワークとして登場し、ガイダンス技 … 続きを読む →

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