「stat.AP」カテゴリーアーカイブ

Multi-Scales Data Augmentation Approach In Natural Language Inference For Artifacts Mitigation And Pre-Trained Model Optimization

投稿日: 2023年3月20日 作成者: jarxiv

要約 機械学習モデルは、ベンチマークの自然言語処理 (NLP) データセットで高 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, stat.AP | Multi-Scales Data Augmentation Approach In Natural Language Inference For Artifacts Mitigation And Pre-Trained Model Optimization はコメントを受け付けていません

Short-Term Density Forecasting of Low-Voltage Load using Bernstein-Polynomial Normalizing Flows

投稿日: 2023年3月14日 作成者: jarxiv

要約 完全に再生可能なエネルギー グリッドへの移行には、低電圧レベルでの需要をよ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.AP, stat.ME, stat.ML | Short-Term Density Forecasting of Low-Voltage Load using Bernstein-Polynomial Normalizing Flows はコメントを受け付けていません

Seeing ChatGPT Through Students’ Eyes: An Analysis of TikTok Data

投稿日: 2023年3月10日 作成者: jarxiv

要約 ChatGPT のような高度な大規模言語モデルは、最近、学生の間で大きな注 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.CY, stat.AP | Seeing ChatGPT Through Students’ Eyes: An Analysis of TikTok Data はコメントを受け付けていません

Bayesian Weapon System Reliability Modeling with Cox-Weibull Neural Network

投稿日: 2023年3月10日 作成者: jarxiv

要約 DeepSurv [2] などのニューラル ネットワークを介して、兵器シス … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, math.PR, stat.AP | Bayesian Weapon System Reliability Modeling with Cox-Weibull Neural Network はコメントを受け付けていません

Application of supervised learning models in the Chinese futures market

投稿日: 2023年3月9日 作成者: jarxiv

要約 中国の先物市場の特性に基づいて、この論文では、先物価格の傾向を予測するため … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, q-fin.ST, stat.AP | Application of supervised learning models in the Chinese futures market はコメントを受け付けていません

Contribution of clinical course to outcome after traumatic brain injury: mining patient trajectories from European intensive care unit data

投稿日: 2023年3月9日 作成者: jarxiv

要約 集中治療室 (ICU) の外傷性脳損傷 (TBI) 患者の進行状態を特徴付 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, q-bio.QM, stat.AP | Contribution of clinical course to outcome after traumatic brain injury: mining patient trajectories from European intensive care unit data はコメントを受け付けていません

Covid19 Reproduction Number: Credibility Intervals by Blockwise Proximal Monte Carlo Samplers

投稿日: 2023年3月9日 作成者: jarxiv

要約 Covid19のパンデミックを監視することは、かなりの研究努力を受けた重要 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, eess.SP, stat.AP, stat.ME, stat.ML | Covid19 Reproduction Number: Credibility Intervals by Blockwise Proximal Monte Carlo Samplers はコメントを受け付けていません

A path in regression Random Forest looking for spatial dependence: a taxonomy and a systematic review

投稿日: 2023年3月9日 作成者: jarxiv

要約 ランダム フォレスト (RF) は、非線形性が強い場合でも、応答変数と予測 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.AP, stat.ML | A path in regression Random Forest looking for spatial dependence: a taxonomy and a systematic review はコメントを受け付けていません

Student’s t-Distribution: On Measuring the Inter-Rater Reliability When the Observations are Scarce

投稿日: 2023年3月9日 作成者: jarxiv

要約 自然言語処理 (NLP) では、黄金の品質評価方法として常に人間の判断に依 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.IT, cs.NA, math.IT, math.NA, stat.AP | Student’s t-Distribution: On Measuring the Inter-Rater Reliability When the Observations are Scarce はコメントを受け付けていません

Towards Inferential Reproducibility of Machine Learning Research

投稿日: 2023年3月9日 作成者: jarxiv

要約 機械学習評価の信頼性 (複製されたモデル トレーニングの実行全体で観察され … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, stat.AP, stat.ML | Towards Inferential Reproducibility of Machine Learning Research はコメントを受け付けていません