「stat.ME」カテゴリーアーカイブ

Signature Methods in Machine Learning

投稿日: 2024年1月29日 作成者: jarxiv

要約 署名ベースの技術は、進化するデータの複雑なストリーム間の相互作用に対する数 … 続きを読む →

カテゴリー: 34F05, 60L10, 68Q32, 93C15, cs.LG, cs.NA, math.CA, math.NA, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Signature Methods in Machine Learning はコメントを受け付けていません

Linear-Time Algorithms for Front-Door Adjustment in Causal Graphs

投稿日: 2024年1月29日 作成者: jarxiv

要約 観測データからの因果関係の推定は、実証科学の基本的なタスクです。 観察され … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.DS, cs.LG, stat.ME | Linear-Time Algorithms for Front-Door Adjustment in Causal Graphs はコメントを受け付けていません

A note on incorrect inferences in non-binary qualitative probabilistic networks

投稿日: 2024年1月26日 作成者: jarxiv

要約 質的確率ネットワーク (QPN) は、ベイジアン ネットワークの条件付き独 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, math.ST, stat.ME, stat.TH | A note on incorrect inferences in non-binary qualitative probabilistic networks はコメントを受け付けていません

Assessing Electricity Service Unfairness with Transfer Counterfactual Learning

投稿日: 2024年1月25日 作成者: jarxiv

要約 エネルギー正義は、学際的なエネルギー研究において関心が高まっている分野です … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ME | Assessing Electricity Service Unfairness with Transfer Counterfactual Learning はコメントを受け付けていません

Performance Analysis of Support Vector Machine (SVM) on Challenging Datasets for Forest Fire Detection

投稿日: 2024年1月24日 作成者: jarxiv

要約 この記事では、画像データセットを使用した森林火災検出という重要なタスクにお … 続きを読む →

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Annotation Sensitivity: Training Data Collection Methods Affect Model Performance

投稿日: 2024年1月23日 作成者: jarxiv

要約 人間のアノテーターからトレーニング データが収集される場合、アノテーション … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.LG, stat.ME, stat.ML | Annotation Sensitivity: Training Data Collection Methods Affect Model Performance はコメントを受け付けていません

Intensity Profile Projection: A Framework for Continuous-Time Representation Learning for Dynamic Networks

投稿日: 2024年1月18日 作成者: jarxiv

要約 連続時間の動的ネットワーク データに対する新しい表現学習フレームワークであ … 続きを読む →

カテゴリー: 62H12 (primary), 62H30, cs.LG, stat.ME, stat.ML | Intensity Profile Projection: A Framework for Continuous-Time Representation Learning for Dynamic Networks はコメントを受け付けていません

Differentially Private Estimation of CATE in Adaptive Experiment

投稿日: 2024年1月17日 作成者: jarxiv

要約 適応実験は、臨床試験やその他の多くのシナリオで条件付き平均治療効果 (CA … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.LG, stat.ME | Differentially Private Estimation of CATE in Adaptive Experiment はコメントを受け付けていません

On the Three Demons in Causality in Finance: Time Resolution, Nonstationarity, and Latent Factors

投稿日: 2024年1月15日 作成者: jarxiv

要約 一般に、財務データは本質的に時系列であるため、時間分解能の不一致、分布の時 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, q-fin.ST, stat.ME | On the Three Demons in Causality in Finance: Time Resolution, Nonstationarity, and Latent Factors はコメントを受け付けていません

Proximal Causal Inference With Text Data

投稿日: 2024年1月15日 作成者: jarxiv

要約 最近のテキストベースの因果関係分析手法は、部分的または不完全に測定された交 … 続きを読む →

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