「stat.ME」カテゴリーアーカイブ

Did we personalize? Assessing personalization by an online reinforcement learning algorithm using resampling

投稿日: 2023年8月8日 作成者: jarxiv

要約 強化学習 (RL) を使用してデジタル ヘルスにおける一連の治療をパーソナ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.AP, stat.ME, stat.ML | Did we personalize? Assessing personalization by an online reinforcement learning algorithm using resampling はコメントを受け付けていません

Learning Networks from Gaussian Graphical Models and Gaussian Free Fields

投稿日: 2023年8月7日 作成者: jarxiv

要約 我々は、ネットワーク上のガウス分布モデル（Gaussian Graphic … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.CO, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Learning Networks from Gaussian Graphical Models and Gaussian Free Fields はコメントを受け付けていません

Should we trust web-scraped data?

投稿日: 2023年8月7日 作成者: jarxiv

要約 実証研究者による計量経済学的アプローチや機械学習アプローチの採用が進むにつ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, econ.GN, q-fin.EC, stat.ME | Should we trust web-scraped data? はコメントを受け付けていません

A stochastic optimization approach to train non-linear neural networks with regularization of higher-order total variation

投稿日: 2023年8月7日 作成者: jarxiv

要約 ディープニューラルネットワークを含む表現力の高いパラメトリックモデルは、複 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.CO, stat.ME, stat.ML | A stochastic optimization approach to train non-linear neural networks with regularization of higher-order total variation はコメントを受け付けていません

Causal Discovery from Temporal Data: An Overview and New Perspectives

投稿日: 2023年8月4日 作成者: jarxiv

要約 複雑なシステムの時系列的な観察を表す時間データは、産業、医療、金融など多く … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ME | Causal Discovery from Temporal Data: An Overview and New Perspectives はコメントを受け付けていません

Simulation-based inference using surjective sequential neural likelihood estimation

投稿日: 2023年8月3日 作成者: jarxiv

要約 我々は、尤度関数の評価が難しく、合成データを生成できるシミュレーターしか利 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ME, stat.ML | Simulation-based inference using surjective sequential neural likelihood estimation はコメントを受け付けていません

Black Box Variational Inference with a Deterministic Objective: Faster, More Accurate, and Even More Black Box

投稿日: 2023年8月3日 作成者: jarxiv

要約 自動微分変分推論 (ADVI) は、複数の最新の確率的プログラミング言語で … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ME, stat.ML | Black Box Variational Inference with a Deterministic Objective: Faster, More Accurate, and Even More Black Box はコメントを受け付けていません

Modelling of functional profiles and explainable shape shifts detection: An approach combining the notion of the Fréchet mean with the shape invariant model}

投稿日: 2023年8月1日 作成者: jarxiv

要約 フレシェ平均の概念と変形モデルの概念を組み合わせた、機能プロファイルの形状 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, G.3, stat.ME, stat.ML | Modelling of functional profiles and explainable shape shifts detection: An approach combining the notion of the Fréchet mean with the shape invariant model} はコメントを受け付けていません

Blocked Cross-Validation: A Precise and Efficient Method for Hyperparameter Tuning

投稿日: 2023年8月1日 作成者: jarxiv

要約 ハイパーパラメータ調整は、予測学習器のパフォーマンスを最適化する上で重要な … 続きを読む →

カテゴリー: 62-00, cs.LG, G.3, stat.ME | Blocked Cross-Validation: A Precise and Efficient Method for Hyperparameter Tuning はコメントを受け付けていません

Conformal PID Control for Time Series Prediction

投稿日: 2023年8月1日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、正式な保証を備えた使いやすいアルゴリズムを提供することを目的とし … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.SY, eess.SY, stat.ME, stat.ML | Conformal PID Control for Time Series Prediction はコメントを受け付けていません