「stat.ME」カテゴリーアーカイブ

Understanding Model Calibration — A gentle introduction and visual exploration of calibration and the expected calibration error (ECE)

投稿日: 2025年3月25日 作成者: jarxiv

要約 信頼できると見なされるためには、各決定に対する信頼が真の結果を密接に反映す … 続きを読む →

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Calibration Strategies for Robust Causal Estimation: Theoretical and Empirical Insights on Propensity Score Based Estimators

投稿日: 2025年3月24日 作成者: jarxiv

要約 推定とキャリブレーションのためのデータのパーティション化は、逆確率重み付け … 続きを読む →

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An extensive simulation study evaluating the interaction of resampling techniques across multiple causal discovery contexts

投稿日: 2025年3月20日 作成者: jarxiv

要約 現代の科学と医学における探索的因果分析の存在が加速しているにもかかわらず、 … 続きを読む →

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Optimizing High-Dimensional Oblique Splits

投稿日: 2025年3月19日 作成者: jarxiv

要約 直交するスプリットの木はうまく機能しますが、証拠は、斜めの分裂がパフォーマ … 続きを読む →

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Doubly robust identification of treatment effects from multiple environments

投稿日: 2025年3月19日 作成者: jarxiv

要約 実用的および倫理的な制約では、多くの場合、特に医学と社会科学において、因果 … 続きを読む →

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Explainable Bayesian deep learning through input-skip Latent Binary Bayesian Neural Networks

投稿日: 2025年3月14日 作成者: jarxiv

要約 人工ニューラルネットワーク（ANN）を使用した自然現象のモデリングは、多く … 続きを読む →

カテゴリー: 05A16, 60J22, 62-02, 62-09, 62F07, 62F15, 62J05, 62J12, 62J99, 62M05, 90C27, 90C59, 92D20, cs.AI, cs.LG, G.1.6, stat.CO, stat.ME, stat.ML | Explainable Bayesian deep learning through input-skip Latent Binary Bayesian Neural Networks はコメントを受け付けていません

Representation Retrieval Learning for Heterogeneous Data Integration

投稿日: 2025年3月14日 作成者: jarxiv

要約 ビッグデータの時代では、大規模でマルチモーダルデータセットがますます遍在し … 続きを読む →

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A cheat sheet for probability distributions of orientational data

投稿日: 2025年3月13日 作成者: jarxiv

要約 エンジニアリングとコンピューターサイエンスの多くのアプリケーションでは、方 … 続きを読む →

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Representation Retrieval Learning for Heterogeneous Data Integration

投稿日: 2025年3月13日 作成者: jarxiv

要約 ビッグデータの時代では、大規模でマルチモーダルデータセットがますます遍在し … 続きを読む →

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Neural Network-Based Change Point Detection for Large-Scale Time-Evolving Data

投稿日: 2025年3月13日 作成者: jarxiv

要約 このペーパーでは、多変量時間発生データの変化点を検出して検索する問題を研究 … 続きを読む →

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