「stat.ME」カテゴリーアーカイブ

Sensitivity-Aware Amortized Bayesian Inference

投稿日: 2023年10月24日 作成者: jarxiv

要約 ベイズ推論は、不確実性の下で確率的な推論と意思決定を行うための強力なフレー … 続きを読む →

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Evaluating machine learning models in non-standard settings: An overview and new findings

投稿日: 2023年10月24日 作成者: jarxiv

要約 機械学習モデルの一般化誤差 (GE) の推定は基本であり、リサンプリング手 … 続きを読む →

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Mixed-Variable Global Sensitivity Analysis For Knowledge Discovery And Efficient Combinatorial Materials Design

投稿日: 2023年10月24日 作成者: jarxiv

要約 Global Sensitivity Analysis (GSA) は、モ … 続きを読む →

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Iterative Methods for Vecchia-Laplace Approximations for Latent Gaussian Process Models

投稿日: 2023年10月19日 作成者: jarxiv

要約 潜在ガウス過程 (GP) モデルは、柔軟な確率的ノンパラメトリック関数モデ … 続きを読む →

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MMD-based Variable Importance for Distributional Random Forest

投稿日: 2023年10月19日 作成者: jarxiv

要約 分布ランダム フォレスト (DRF) は、入力変数が与えられた対象となる多 … 続きを読む →

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BEAUTY Powered BEAST

投稿日: 2023年10月17日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、提案されている均一性の二値展開近似 (BEAUTY) アプローチ … 続きを読む →

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Emulating the dynamics of complex systems using autoregressive models on manifolds (mNARX)

投稿日: 2023年10月13日 作成者: jarxiv

要約 我々は、長期間にわたって時変する外因性励起によって駆動される複雑な力学シス … 続きを読む →

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On the Probability of Immunity

投稿日: 2023年10月12日 作成者: jarxiv

要約 この研究は、免疫の確率、つまり、曝露の有無に関係なく影響が発生する可能性の … 続きを読む →

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Causal Rule Learning: Enhancing the Understanding of Heterogeneous Treatment Effect via Weighted Causal Rules

投稿日: 2023年10月11日 作成者: jarxiv

要約 機械学習手法を使用して異種の治療効果を推定する場合、特に一か八かの意思決定 … 続きを読む →

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StepMix: A Python Package for Pseudo-Likelihood Estimation of Generalized Mixture Models with External Variables

投稿日: 2023年10月11日 作成者: jarxiv

要約 StepMix は、外部変数 (共変量と遠位結果) を使用した一般化有限混 … 続きを読む →

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