「stat.ME」カテゴリーアーカイブ

Doubly Robust Inference in Causal Latent Factor Models

投稿日: 2024年10月30日 作成者: jarxiv

要約 この記事では、多数の単位と結果を特徴とする現代のデータが豊富な環境における … 続きを読む →

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Externally Valid Policy Evaluation Combining Trial and Observational Data

投稿日: 2024年10月30日 作成者: jarxiv

要約 ランダム化試験は、意思決定方針の効果を評価するためのゴールドスタンダードと … 続きを読む →

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Proximal Causal Inference With Text Data

投稿日: 2024年10月30日 作成者: jarxiv

要約 最近のテキストベースの因果関係手法は、非構造化テキスト データから部分的ま … 続きを読む →

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Efficient Neural Network Training via Subset Pretraining

投稿日: 2024年10月30日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル ネットワークのトレーニングでは、バッチ (主にトレーニング セ … 続きを読む →

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IncomeSCM: From tabular data set to time-series simulator and causal estimation benchmark

投稿日: 2024年10月29日 作成者: jarxiv

要約 因果関係の観察による推定値を評価するには、めったに入手できない情報、つまり … 続きを読む →

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Markovian Flow Matching: Accelerating MCMC with Continuous Normalizing Flows

投稿日: 2024年10月29日 作成者: jarxiv

要約 連続正規化フロー (CNF) は、ニューラル ネットワークを使用してパスを … 続きを読む →

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Adaptive Transfer Clustering: A Unified Framework

投稿日: 2024年10月29日 作成者: jarxiv

要約 我々は、同じ主題に関する主データセットと補助データセットを与えられたクラス … 続きを読む →

カテゴリー: 62C20, 62F35, cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Adaptive Transfer Clustering: A Unified Framework はコメントを受け付けていません

End-To-End Causal Effect Estimation from Unstructured Natural Language Data

投稿日: 2024年10月29日 作成者: jarxiv

要約 介入の効果を知ることは人間の意思決定にとって重要ですが、因果関係の推定のた … 続きを読む →

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Data Augmentation of Multivariate Sensor Time Series using Autoregressive Models and Application to Failure Prognostics

投稿日: 2024年10月25日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、非定常多変量時系列に対する新しいデータ拡張ソリューションと、 … 続きを読む →

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Learning to Explore with Lagrangians for Bandits under Unknown Linear Constraints

投稿日: 2024年10月25日 作成者: jarxiv

要約 バンディットにおける純粋な探索は、ハイパーパラメータの調整やユーザー調査の … 続きを読む →

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