「stat.ME」カテゴリーアーカイブ

Deep Gaussian Mixture Ensembles

投稿日: 2023年6月13日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、ディープ ガウス混合物アンサンブル (DGME) と呼ばれる … 続きを読む →

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Robust Data-driven Prescriptiveness Optimization

投稿日: 2023年6月12日 作成者: jarxiv

要約 豊富なデータにより、利用可能な副次的な情報を活用して、より予測的な意思決定 … 続きを読む →

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Automatic Change-Point Detection in Time Series via Deep Learning

投稿日: 2023年6月12日 作成者: jarxiv

要約 考えられる変化の種類や、変化がない場合のデータの動作の種類が多岐にわたるた … 続きを読む →

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Adaptivity Complexity for Causal Graph Discovery

投稿日: 2023年6月12日 作成者: jarxiv

要約 介入データからの因果関係の発見は重要な問題であり、その課題は $|V| 上 … 続きを読む →

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Causal Effect Estimation from Observational and Interventional Data Through Matrix Weighted Linear Estimators

投稿日: 2023年6月12日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、多変量治療を用いた交絡線形回帰モデルにおける観察データと介入デー … 続きを読む →

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Subject clustering by IF-PCA and several recent methods

投稿日: 2023年6月9日 作成者: jarxiv

要約 被験者のクラスタリング (つまり、測定された特徴を使用して、患者や細胞など … 続きを読む →

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A Causal Framework for Decomposing Spurious Variations

投稿日: 2023年6月9日 作成者: jarxiv

要約 データ サイエンス全体で見られる基本的な課題の 1 つは、なぜ物事が特定の … 続きを読む →

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Causal normalizing flows: from theory to practice

投稿日: 2023年6月9日 作成者: jarxiv

要約 この作業では、因果推論のための正規化フローの使用について詳しく説明します。 … 続きを読む →

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Meta-learning Control Variates: Variance Reduction with Limited Data

投稿日: 2023年6月8日 作成者: jarxiv

要約 制御変量は、モンテカルロ推定量の分散を削減するための強力なツールとなり得ま … 続きを読む →

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Consistent and fast inference in compartmental models of epidemics using Poisson Approximate Likelihoods

投稿日: 2023年6月5日 作成者: jarxiv

要約 複雑で異質なモデルに対する疫学的推論のスケールアップという課題に対処するた … 続きを読む →

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