「stat.ME」カテゴリーアーカイブ

RCT Rejection Sampling for Causal Estimation Evaluation

投稿日: 2023年11月28日 作成者: jarxiv

要約 交絡は、観察データから因果関係を公平に推定する上で大きな障害となります。 … 続きを読む →

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Annotation Sensitivity: Training Data Collection Methods Affect Model Performance

投稿日: 2023年11月27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 →

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Covariance alignment: from maximum likelihood estimation to Gromov-Wasserstein

投稿日: 2023年11月23日 作成者: jarxiv

要約 特徴アライメント手法は、データのプール、アノテーション、比較のために多くの … 続きを読む →

カテゴリー: 05C60, 49Q22, 62R07, 90B80, cs.LG, G.3, math.ST, Primary 62C20, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Covariance alignment: from maximum likelihood estimation to Gromov-Wasserstein はコメントを受け付けていません

Towards a Transportable Causal Network Model Based on Observational Healthcare Data

投稿日: 2023年11月21日 作成者: jarxiv

要約 過去数十年にわたり、人工知能技術に基づく多くの予後モデルが、医療分野での詳 … 続きを読む →

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Handling Overlapping Asymmetric Datasets — A Twice Penalized P-Spline Approach

投稿日: 2023年11月21日 作成者: jarxiv

要約 重複する非対称データセットはデータ サイエンスでは一般的であり、それらを予 … 続きを読む →

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Handling Overlapping Asymmetric Datasets — A Twice Penalized P-Spline Approach

投稿日: 2023年11月20日 作成者: jarxiv

要約 重複する非対称データセットはデータ サイエンスでは一般的であり、それらを予 … 続きを読む →

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Concept-free Causal Disentanglement with Variational Graph Auto-Encoder

投稿日: 2023年11月20日 作成者: jarxiv

要約 解きほぐされた表現学習の目標は、観測データ内のすべての解釈可能な生成要素で … 続きを読む →

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Xputer: Bridging Data Gaps with NMF, XGBoost, and a Streamlined GUI Experience

投稿日: 2023年11月17日 作成者: jarxiv

要約 さまざまな分野にわたるデータの急速な急増により、欠損値を正確に代入すること … 続きを読む →

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Causal prediction models for medication safety monitoring: The diagnosis of vancomycin-induced acute kidney injury

投稿日: 2023年11月16日 作成者: jarxiv

要約 入院患者における薬物有害事象（ADE）の遡及的診断に対する現在のベストプラ … 続きを読む →

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

投稿日: 2023年11月16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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