「stat.ME」カテゴリーアーカイブ

How Can I Publish My LLM Benchmark Without Giving the True Answers Away?

投稿日: 2025年5月26日 作成者: jarxiv

要約 インターネット上の大規模な言語モデル（LLM）ベンチマークを公開することは … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, stat.ME | コメントする

Sequential Kernelized Independence Testing

投稿日: 2025年5月21日 作成者: jarxiv

要約 独立性テストは、データを収集する前にサンプルサイズを修正するときにバッチ設 … 続きを読む →

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From What Ifs to Insights: Counterfactuals in Causal Inference vs. Explainable AI

投稿日: 2025年5月20日 作成者: jarxiv

要約 反事実は、因果推論の2つの異なるデータサイエンス分野（CI）と説明可能な人 … 続きを読む →

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A Generative Framework for Causal Estimation via Importance-Weighted Diffusion Distillation

投稿日: 2025年5月19日 作成者: jarxiv

要約 観察データから個別化された治療効果を推定することは、主に非ランダム化治療の … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.AP, stat.ME, stat.ML | A Generative Framework for Causal Estimation via Importance-Weighted Diffusion Distillation はコメントを受け付けていません

Uncertainty Quantification for LLM-Based Survey Simulations

投稿日: 2025年5月19日 作成者: jarxiv

要約 調査の質問に対する人間の反応をシミュレートし、信頼できる洞察を得るために不 … 続きを読む →

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A Fourier Space Perspective on Diffusion Models

投稿日: 2025年5月19日 作成者: jarxiv

要約 拡散モデルは、画像、オーディオ、タンパク質、材料などのデータモダリティに関 … 続きを読む →

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Batched Nonparametric Bandits via k-Nearest Neighbor UCB

投稿日: 2025年5月16日 作成者: jarxiv

要約 バッチ付きノンパラメトリックコンテキストバンディットでシーケンシャルな意思 … 続きを読む →

カテゴリー: 62G08, 62L05, 68Q32, 68T05, cs.LG, F.2.2, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Batched Nonparametric Bandits via k-Nearest Neighbor UCB はコメントを受け付けていません

Lightspeed Geometric Dataset Distance via Sliced Optimal Transport

投稿日: 2025年5月16日 作成者: jarxiv

要約 スライスした最適な輸送データセット距離（S-OTDD）を導入します。これは … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.CO, stat.ME, stat.ML | Lightspeed Geometric Dataset Distance via Sliced Optimal Transport はコメントを受け付けていません

Fairness-aware Bayes optimal functional classification

投稿日: 2025年5月15日 作成者: jarxiv

要約 アルゴリズムの公平性は機械学習の中心的なトピックとなっており、さまざまな亜 … 続きを読む →

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Depth-Based Local Center Clustering: A Framework for Handling Different Clustering Scenarios

投稿日: 2025年5月15日 作成者: jarxiv

要約 クラスター分析、またはクラスタリングは、多くの科学および工学ドメインで重要 … 続きを読む →

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