stat.ME」カテゴリーアーカイブ

Causal Lifting and Link Prediction

要約 リンク予測の既存の因果モデルは、グラフ内のリンクの因果的進化を支配する固有 … 続きを読む

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Estimating large causal polytrees from small samples

要約 比較的小さな ID から大きな因果ポリツリーを推定する問題を考えます。 サ … 続きを読む

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AI and ethics in insurance: a new solution to mitigate proxy discrimination in risk modeling

要約 機械学習の開発に対する一般の人々の関心が高まっており、近年、人種差別、性差 … 続きを読む

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Nonparametric Linear Feature Learning in Regression Through Regularisation

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

Approximate blocked Gibbs sampling for Bayesian neural networks

要約 この研究では、フィードフォワード ニューラル ネットワークのミニバッチ M … 続きを読む

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A Statistical View of Column Subset Selection

要約 大規模なデータセットから代表的な変数の小さなサブセットを選択する問題を考え … 続きを読む

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De-confounding Representation Learning for Counterfactual Inference on Continuous Treatment via Generative Adversarial Network

要約 現実世界の因果推論タスクでは、バイナリ処理変数ではなく連続処理変数に対する … 続きを読む

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Nonparametric Linear Feature Learning in Regression Through Regularisation

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

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Bayesian taut splines for estimating the number of modes

要約 確率密度関数のモードの数はモデルの複雑さを表し、既存の部分母集団の数とみな … 続きを読む

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Tuning Stochastic Gradient Algorithms for Statistical Inference via Large-Sample Asymptotics

要約 最適化とサンプリングのための確率的勾配アルゴリズム (SGA) の調整は、 … 続きを読む

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