「math.ST」カテゴリーアーカイブ

The Benefits of Balance: From Information Projections to Variance Reduction

投稿日: 2025年2月12日 作成者: jarxiv

要約 複数のモダリティとソースにわたるデータバランスは、機械学習とAIの基礎モデ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | The Benefits of Balance: From Information Projections to Variance Reduction はコメントを受け付けていません

Neumann eigenmaps for landmark embedding

投稿日: 2025年2月11日 作成者: jarxiv

要約 Neumann Eigenmaps（Neumaps）は、ランドマークを使用 … 続きを読む →

カテゴリー: 62M15, 65C50, 68T10, cs.LG, cs.NA, math.NA, math.ST, stat.ML, stat.TH | Neumann eigenmaps for landmark embedding はコメントを受け付けていません

Gaussian Approximation and Multiplier Bootstrap for Stochastic Gradient Descent

投稿日: 2025年2月11日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、確率的勾配降下（SGD）のPolyAK-Ruppert平均繰 … 続きを読む →

カテゴリー: 60F05, 62L20, 93E35, cs.LG, math.OC, math.PR, math.ST, stat.ML, stat.TH | Gaussian Approximation and Multiplier Bootstrap for Stochastic Gradient Descent はコメントを受け付けていません

Are all models wrong? Fundamental limits in distribution-free empirical model falsification

投稿日: 2025年2月11日 作成者: jarxiv

要約 統計と機械学習では、利用可能なデータで適合モデルをトレーニングするとき、通 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Are all models wrong? Fundamental limits in distribution-free empirical model falsification はコメントを受け付けていません

Learning an Optimal Assortment Policy under Observational Data

投稿日: 2025年2月11日 作成者: jarxiv

要約 多項ロジット（MNL）モデルの下でオフラインの品揃え最適化の基本的な問題を … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.OC, math.ST, stat.ML, stat.TH | Learning an Optimal Assortment Policy under Observational Data はコメントを受け付けていません

Supervised Quadratic Feature Analysis: An Information Geometry Approach to Dimensionality Reduction

投稿日: 2025年2月10日 作成者: jarxiv

要約 監視された次元削減は、クラスの識別性を最大化しながら、ラベル付きデータを低 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.DG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Supervised Quadratic Feature Analysis: An Information Geometry Approach to Dimensionality Reduction はコメントを受け付けていません

Statistical guarantees for continuous-time policy evaluation: blessing of ellipticity and new tradeoffs

投稿日: 2025年2月7日 作成者: jarxiv

要約 単一の個別に観察されたエルゴジック軌道を使用して、連続時間マルコフ拡散プロ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.OC, math.PR, math.ST, stat.TH | Statistical guarantees for continuous-time policy evaluation: blessing of ellipticity and new tradeoffs はコメントを受け付けていません

Randomness, exchangeability, and conformal prediction

投稿日: 2025年2月6日 作成者: jarxiv

要約 このホワイトペーパーでは、ランダム性の機能理論の発達、不特定の添加剤定数を … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), 03D32, 68T05, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Randomness, exchangeability, and conformal prediction はコメントを受け付けていません

What is causal about causal models and representations?

投稿日: 2025年2月4日 作成者: jarxiv

要約 因果ベイズネットワークは、介入分布に関する予測を行うので、「因果」モデルで … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | What is causal about causal models and representations? はコメントを受け付けていません

PUATE: Semiparametric Efficient Average Treatment Effect Estimation from Treated (Positive) and Unlabeled Units

投稿日: 2025年2月3日 作成者: jarxiv

要約 治療グループと対照群間の予想される結果の違いとして定義される平均治療効果（ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, econ.EM, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | PUATE: Semiparametric Efficient Average Treatment Effect Estimation from Treated (Positive) and Unlabeled Units はコメントを受け付けていません