「stat.ME」カテゴリーアーカイブ

Causal modelling without introducing counterfactuals or abstract distributions

投稿日: 2024年8月15日 作成者: jarxiv

要約 因果モデリングへの最も一般的なアプローチは、Neyman と Rubin … 続きを読む →

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A General Framework for Constraint-based Causal Learning

投稿日: 2024年8月15日 作成者: jarxiv

要約 プレースホルダー プロパティを介して制約ベースの因果学習アルゴリズムを表す … 続きを読む →

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Reciprocal Learning

投稿日: 2024年8月13日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、さまざまな機械学習アルゴリズムが、相互学習という 1 つのパラダ … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, 68T37, 68W25, cs.LG, math.OC, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Reciprocal Learning はコメントを受け付けていません

Multi-marginal Schrödinger Bridges with Iterative Reference

投稿日: 2024年8月13日 作成者: jarxiv

要約 専門家は、複数の時点でのサンプルのスナップショットを使用して、観察されてい … 続きを読む →

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Nonparametric Linear Feature Learning in Regression Through Regularisation

投稿日: 2024年8月8日 作成者: jarxiv

要約 表現学習は、特にノンパラメトリック手法では困難が多い高次元データのコンテキ … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), 62G08, 65K10, cs.AI, cs.LG, I.2.6, math.ST, stat.ME, stat.TH | Nonparametric Linear Feature Learning in Regression Through Regularisation はコメントを受け付けていません

Doubly Robust Interval Estimation for Optimal Policy Evaluation in Online Learning

投稿日: 2024年8月5日 作成者: jarxiv

要約 現在進行中の政策のパフォーマンスを評価することは、オンライン実験の早期停止 … 続きを読む →

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Robust Unsupervised Multi-task and Transfer Learning on Gaussian Mixture Models

投稿日: 2024年8月2日 作成者: jarxiv

要約 教師なし学習は、多くの実世界のアプリケーションで広く使用されています。 最 … 続きを読む →

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A Correlation-induced Finite Difference Estimator

投稿日: 2024年8月2日 作成者: jarxiv

要約 有限差分 (FD) 近似は、ノイズを含む関数の実現のみが利用可能な場合の確 … 続きを読む →

カテゴリー: 90, cs.LG, cs.NA, I.6.3, math.NA, math.OC, stat.ME | A Correlation-induced Finite Difference Estimator はコメントを受け付けていません

Conformal prediction for frequency-severity modeling

投稿日: 2024年8月2日 作成者: jarxiv

要約 我々は、有限サンプル統計的保証を備えた、保険金請求の予測区間を構築するため … 続きを読む →

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Neyman-Pearson Multi-class Classification via Cost-sensitive Learning

投稿日: 2024年8月2日 作成者: jarxiv

要約 既存の分類法のほとんどは、全体的な誤分類エラー率を最小限に抑えることを目的 … 続きを読む →

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