「stat.ME」カテゴリーアーカイブ

Sequential Underspecified Instrument Selection for Cause-Effect Estimation

投稿日: 2023年5月26日 作成者: jarxiv

要約 操作変数 (IV) 法は、治療変数を直接実験することができない、観察されて … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ME, stat.ML | Sequential Underspecified Instrument Selection for Cause-Effect Estimation はコメントを受け付けていません

A feature selection method based on Shapley values robust to concept shift in regression

投稿日: 2023年5月25日 作成者: jarxiv

要約 特徴の選択は、統計学習モデルを作成する方法論の中で最も関連性の高いプロセス … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ME, stat.ML | A feature selection method based on Shapley values robust to concept shift in regression はコメントを受け付けていません

Transfer Causal Learning: Causal Effect Estimation with Knowledge Transfer

投稿日: 2023年5月24日 作成者: jarxiv

要約 同じ共変量 (または特徴) 空間設定、つまり同次転移学習 (TL) の下で … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Transfer Causal Learning: Causal Effect Estimation with Knowledge Transfer はコメントを受け付けていません

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

投稿日: 2023年5月24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

Variational Inference with Coverage Guarantees

投稿日: 2023年5月24日 作成者: jarxiv

要約 償却変分推論は、新しい観測が与えられた場合に事後近似を計算できる事後近似器 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ME | Variational Inference with Coverage Guarantees はコメントを受け付けていません

Distribution-Free Matrix Prediction Under Arbitrary Missing Pattern

投稿日: 2023年5月22日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、行/列交換可能な行列における等角化されたエントリ予測の未解決 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Distribution-Free Matrix Prediction Under Arbitrary Missing Pattern はコメントを受け付けていません

Q-malizing flow and infinitesimal density ratio estimation

投稿日: 2023年5月22日 作成者: jarxiv

要約 連続正規化フローは、フロー ネットワークがデータ分布 $P$ から正規分布 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ME, stat.ML | Q-malizing flow and infinitesimal density ratio estimation はコメントを受け付けていません

Comparing Foundation Models using Data Kernels

投稿日: 2023年5月19日 作成者: jarxiv

要約 自己教師あり学習とニューラル ネットワークのスケーリングにおける最近の進歩 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ME | Comparing Foundation Models using Data Kernels はコメントを受け付けていません

Linear-Time Algorithms for Front-Door Adjustment in Causal Graphs

投稿日: 2023年5月19日 作成者: jarxiv

要約 観測データからの因果関係の推定は、実証科学の基本的なタスクです。 観察され … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.DS, cs.LG, stat.ME | Linear-Time Algorithms for Front-Door Adjustment in Causal Graphs はコメントを受け付けていません

Gaussian processes at the Helm(holtz): A more fluid model for ocean currents

投稿日: 2023年5月18日 作成者: jarxiv

要約 海洋学者は、ブイ速度のまばらな観測に基づいて海流を予測し、電流ベクトル場の … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph, stat.AP, stat.ME, stat.ML | Gaussian processes at the Helm(holtz): A more fluid model for ocean currents はコメントを受け付けていません