「stat.ME」カテゴリーアーカイブ

Out-of-distribution robustness for multivariate analysis via causal regularisation

投稿日: 2025年3月12日 作成者: jarxiv

要約 分布シフトに対する堅牢性を保証する因果関係に根ざした古典的な機械学習アルゴ … 続きを読む →

カテゴリー: 62Hxx, cs.LG, stat.AP, stat.ME, stat.ML | Out-of-distribution robustness for multivariate analysis via causal regularisation はコメントを受け付けていません

Sparsity-Induced Global Matrix Autoregressive Model with Auxiliary Network Data

投稿日: 2025年3月12日 作成者: jarxiv

要約 大規模な国々で経済的および財務的変数を共同でモデル化して予測することは、長 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ME, stat.ML | Sparsity-Induced Global Matrix Autoregressive Model with Auxiliary Network Data はコメントを受け付けていません

Kernel-based estimators for functional causal effects

投稿日: 2025年3月11日 作成者: jarxiv

要約 経験的データスペースに合わせて調整された経験的FR \ ‘{e … 続きを読む →

カテゴリー: 62G05, cs.LG, G.3, math.ST, stat.ME, stat.TH | Kernel-based estimators for functional causal effects はコメントを受け付けていません

Post-detection inference for sequential changepoint localization

投稿日: 2025年3月11日 作成者: jarxiv

要約 このペーパーでは、シーケンシャルの変化ポイント分析における基本的ではあるが … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ME, stat.ML | Post-detection inference for sequential changepoint localization はコメントを受け付けていません

Correcting Annotator Bias in Training Data: Population-Aligned Instance Replication (PAIR)

投稿日: 2025年3月10日 作成者: jarxiv

要約 クラウドソーシングされたラベルで訓練されたモデルは、アノテーターとして働く … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, stat.ME | Correcting Annotator Bias in Training Data: Population-Aligned Instance Replication (PAIR) はコメントを受け付けていません

Interpretable Transformation and Analysis of Timelines through Learning via Surprisability

投稿日: 2025年3月7日 作成者: jarxiv

要約 高次元のタイムラインデータの分析と外れ値と異常の識別は、センサーの測定値、 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.IT, math.IT, stat.ME | Interpretable Transformation and Analysis of Timelines through Learning via Surprisability はコメントを受け付けていません

Generative Adversarial Networks for High-Dimensional Item Factor Analysis: A Deep Adversarial Learning Algorithm

投稿日: 2025年3月6日 作成者: jarxiv

要約 深い学習と表現学習の進歩により、より効率的で正確なパラメーター推定を可能に … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.AP, stat.CO, stat.ME, stat.ML | Generative Adversarial Networks for High-Dimensional Item Factor Analysis: A Deep Adversarial Learning Algorithm はコメントを受け付けていません

Feature Matching Intervention: Leveraging Observational Data for Causal Representation Learning

投稿日: 2025年3月6日 作成者: jarxiv

要約 観察データからの因果的発見における主要な課題は、完全な介入がないことであり … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ME, stat.ML | Feature Matching Intervention: Leveraging Observational Data for Causal Representation Learning はコメントを受け付けていません

Spike-and-Slab Posterior Sampling in High Dimensions

投稿日: 2025年3月5日 作成者: jarxiv

要約 さまざまな選択の不確実性をモデル化するために使用される一般的なマルチモーダ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, stat.ME, stat.ML | Spike-and-Slab Posterior Sampling in High Dimensions はコメントを受け付けていません

Inductive randomness predictors

投稿日: 2025年3月5日 作成者: jarxiv

要約 このペーパーでは、誘導性乱数予測因子を紹介し、誘導コンフォーマル予測因子の … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), 68T05, cs.LG, stat.ME | Inductive randomness predictors はコメントを受け付けていません