「stat.ME」カテゴリーアーカイブ

Optimizing Probabilistic Conformal Prediction with Vectorized Non-Conformity Scores

投稿日: 2024年10月18日 作成者: jarxiv

要約 生成モデルは、医療診断、自動運転、気候科学など、信頼性の高い意思決定が正確 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ME | Optimizing Probabilistic Conformal Prediction with Vectorized Non-Conformity Scores はコメントを受け付けていません

Data-Driven Estimation of Heterogeneous Treatment Effects

投稿日: 2024年10月18日 作成者: jarxiv

要約 治療がさまざまな個人にどのような影響を与えるかを推定することは、不均一な治 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ME | Data-Driven Estimation of Heterogeneous Treatment Effects はコメントを受け付けていません

Local transfer learning Gaussian process modeling, with applications to surrogate modeling of expensive computer simulators

投稿日: 2024年10月18日 作成者: jarxiv

要約 科学の進歩にとって重大なボトルネックとなっているのは、複雑なシステムのコン … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.AP, stat.ME, stat.ML | Local transfer learning Gaussian process modeling, with applications to surrogate modeling of expensive computer simulators はコメントを受け付けていません

Local transfer learning Gaussian process modeling, with applications to surrogate modeling of expensive computer simulators

投稿日: 2024年10月17日 作成者: jarxiv

要約 科学の進歩にとって重大なボトルネックとなっているのは、複雑なシステムのコン … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.AP, stat.ME, stat.ML | Local transfer learning Gaussian process modeling, with applications to surrogate modeling of expensive computer simulators はコメントを受け付けていません

Likelihood-based Differentiable Structure Learning

投稿日: 2024年10月17日 作成者: jarxiv

要約 有向非巡回グラフ (DAG) の微分可能構造学習に対する既存のアプローチは … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Likelihood-based Differentiable Structure Learning はコメントを受け付けていません

Identifying treatment response subgroups in observational time-to-event data

投稿日: 2024年10月17日 作成者: jarxiv

要約 異なる治療反応を持つ患者のサブグループを特定することは、医学的推奨事項、ガ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, stat.ME | Identifying treatment response subgroups in observational time-to-event data はコメントを受け付けていません

Deep Optimal Experimental Design for Parameter Estimation Problems

投稿日: 2024年10月17日 作成者: jarxiv

要約 最適な実験計画は、応用科学および工学においてよく研究されている分野です。 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ME, stat.ML | Deep Optimal Experimental Design for Parameter Estimation Problems はコメントを受け付けていません

An Experimental Design for Anytime-Valid Causal Inference on Multi-Armed Bandits

投稿日: 2024年10月16日 作成者: jarxiv

要約 管理者が変更の価値を厳密に定量化し、それが現状から統計的に有意な改善につな … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ME | An Experimental Design for Anytime-Valid Causal Inference on Multi-Armed Bandits はコメントを受け付けていません

Echo State Networks for Spatio-Temporal Area-Level Data

投稿日: 2024年10月15日 作成者: jarxiv

要約 時空間エリアレベルのデータセットは公的統計において重要な役割を果たし、政策 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ME | Echo State Networks for Spatio-Temporal Area-Level Data はコメントを受け付けていません

Mixed-type Distance Shrinkage and Selection for Clustering via Kernel Metric Learning

投稿日: 2024年10月14日 作成者: jarxiv

要約 距離ベースのクラスタリングと分類は、混合された数値データとカテゴリデータを … 続きを読む →

カテゴリー: 62G07, 65D10, cs.LG, G.3, stat.CO, stat.ME, stat.OT | Mixed-type Distance Shrinkage and Selection for Clustering via Kernel Metric Learning はコメントを受け付けていません