「stat.ME」カテゴリーアーカイブ

Planetary Causal Inference: Implications for the Geography of Poverty

投稿日: 2024年7月8日 作成者: jarxiv

要約 衛星画像のような地球観測データは、機械学習と組み合わせることで、特に政府由 … 続きを読む →

カテゴリー: 62H11, cs.CV, cs.LG, I.2.6, stat.ME, stat.ML | Planetary Causal Inference: Implications for the Geography of Poverty はコメントを受け付けていません

Estimating Treatment Effects under Recommender Interference: A Structured Neural Networks Approach

投稿日: 2024年7月8日 作成者: jarxiv

要約 レコメンダーシステムは、パーソナライズされたコンテンツをキュレーションする … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, econ.EM, stat.ME | Estimating Treatment Effects under Recommender Interference: A Structured Neural Networks Approach はコメントを受け付けていません

Estimating Treatment Effects under Recommender Interference: A Structured Neural Networks Approach

投稿日: 2024年7月4日 作成者: jarxiv

要約 レコメンダーシステムは、パーソナライズされたコンテンツをキュレーションする … 続きを読む →

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Conformal Prediction for Causal Effects of Continuous Treatments

投稿日: 2024年7月4日 作成者: jarxiv

要約 因果効果の不確実性の定量化は、個別化医療のようなセーフティクリティカルなア … 続きを読む →

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Sparse Variational Contaminated Noise Gaussian Process Regression with Applications in Geomagnetic Perturbations Forecasting

投稿日: 2024年7月3日 作成者: jarxiv

要約 ガウス過程 (GP) は、複雑な共分散構造を持つデータセットに対するカーネ … 続きを読む →

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Stationary Kernels and Gaussian Processes on Lie Groups and their Homogeneous Spaces II: non-compact symmetric spaces

投稿日: 2024年7月2日 作成者: jarxiv

要約 ガウス過程はおそらく、機械学習における時空間モデルの中で最も重要なクラスで … 続きを読む →

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Stable Differentiable Causal Discovery

投稿日: 2024年6月28日 作成者: jarxiv

要約 有向非巡回グラフ (DAG) として因果関係を推論することは重要ですが、困 … 続きを読む →

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Concordance in basal cell carcinoma diagnosis. Building a proper ground truth to train Artificial Intelligence tools

投稿日: 2024年6月27日 作成者: jarxiv

要約 背景: さまざまな基底細胞癌 (BCC) 臨床基準の存在を客観的に検証する … 続きを読む →

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An Embedded Diachronic Sense Change Model with a Case Study from Ancient Greek

投稿日: 2024年6月26日 作成者: jarxiv

要約 言葉の意味は時間の経過とともに変化し、その過程で言葉の意味も進化、出現、消 … 続きを読む →

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Compositional Models for Estimating Causal Effects

投稿日: 2024年6月26日 作成者: jarxiv

要約 現実世界のシステムの多くは、相互作用するコンポーネントのセットとして表すこ … 続きを読む →

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