「stat.ME」カテゴリーアーカイブ

Nonparametric Linear Feature Learning in Regression Through Regularisation

投稿日: 2024年3月6日 作成者: jarxiv

要約 表現学習は、特にノンパラメトリック手法では困難が多い高次元データのコンテキ … 続きを読む →

カテゴリー: 62F10, 62G08, 65K10, cs.AI, cs.LG, I.2.6, math.ST, stat.ME, stat.TH | Nonparametric Linear Feature Learning in Regression Through Regularisation はコメントを受け付けていません

Counterfactual Effect Generalization: A Combinatorial Definition

投稿日: 2024年3月6日 作成者: jarxiv

要約 因果関係の広く使用されている「反事実的」定義は、一般化可能性ではなく、不偏 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, stat.ME | Counterfactual Effect Generalization: A Combinatorial Definition はコメントを受け付けていません

Zeroth-Order Sampling Methods for Non-Log-Concave Distributions: Alleviating Metastability by Denoising Diffusion

投稿日: 2024年3月1日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、正規化されていない密度のクエリに基づいて、非対数凹分布からの … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.PR, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Zeroth-Order Sampling Methods for Non-Log-Concave Distributions: Alleviating Metastability by Denoising Diffusion はコメントを受け付けていません

Imputation of missing values in multi-view data

投稿日: 2024年3月1日 作成者: jarxiv

要約 オブジェクトのセットが複数の個別の特徴セット (ビューと呼ばれる) によっ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ME, stat.ML | Imputation of missing values in multi-view data はコメントを受け付けていません

Inference for Heteroskedastic PCA with Missing Data

投稿日: 2024年2月29日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、主成分分析 (PCA) の信頼領域を高次元で構築する方法を研 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Inference for Heteroskedastic PCA with Missing Data はコメントを受け付けていません

Identification and Estimation for Nonignorable Missing Data: A Data Fusion Approach

投稿日: 2024年2月29日 作成者: jarxiv

要約 データがランダムではなく欠落している設定 (MNAR) で、対象のパラメー … 続きを読む →

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Causal Fairness under Unobserved Confounding: A Neural Sensitivity Framework

投稿日: 2024年2月28日 作成者: jarxiv

要約 機械学習予測の公平性は、法的、倫理的、社会的な理由から、実際には広く求めら … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CY, cs.LG, stat.ME | Causal Fairness under Unobserved Confounding: A Neural Sensitivity Framework はコメントを受け付けていません

Solving Kernel Ridge Regression with Gradient-Based Optimization Methods

投稿日: 2024年2月27日 作成者: jarxiv

要約 カーネル リッジ回帰 (KRR) は、データでは非線形ですが、パラメーター … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.OC, stat.ME, stat.ML | Solving Kernel Ridge Regression with Gradient-Based Optimization Methods はコメントを受け付けていません

Causal Graph Discovery with Retrieval-Augmented Generation based Large Language Models

投稿日: 2024年2月26日 作成者: jarxiv

要約 因果グラフの復元は、因果推論の分野では不可欠です。 従来の方法は通常、知識 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.LG, stat.ME | Causal Graph Discovery with Retrieval-Augmented Generation based Large Language Models はコメントを受け付けていません

Rao-Blackwellising Bayesian Causal Inference

投稿日: 2024年2月23日 作成者: jarxiv

要約 ベイジアン因果推論、つまり下流の因果推論タスクで使用するための事後因果モデ … 続きを読む →

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