「stat.ME」カテゴリーアーカイブ

s-ID: Causal Effect Identification in a Sub-Population

投稿日: 2023年9月6日 作成者: jarxiv

要約 部分集団における因果推論には、より大きな集団内の特定の部分集団に対する介入 … 続きを読む →

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Interpretation of High-Dimensional Linear Regression: Effects of Nullspace and Regularization Demonstrated on Battery Data

投稿日: 2023年9月4日 作成者: jarxiv

要約 高次元線形回帰は多くの科学分野で重要である。この論文では、化学的または生物 … 続きを読む →

カテゴリー: 62J07, 62P99, cs.LG, I.2.6, stat.AP, stat.ME, stat.ML | Interpretation of High-Dimensional Linear Regression: Effects of Nullspace and Regularization Demonstrated on Battery Data はコメントを受け付けていません

Quantifying Causes of Arctic Amplification via Deep Learning based Time-series Causal Inference

投稿日: 2023年8月30日 作成者: jarxiv

要約 北極の温暖化は、北極増幅とも呼ばれ、いくつかの大気と海洋の推進力によって引 … 続きを読む →

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Gotta match ‘em all: Solution diversification in graph matching matched filters

投稿日: 2023年8月28日 作成者: jarxiv

要約 非常に大きな背景グラフ内でノイズの多い複数の埋め込まれたテンプレート グラ … 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8月28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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Towards Learning and Explaining Indirect Causal Effects in Neural Networks

投稿日: 2023年8月28日 作成者: jarxiv

要約 最近、ニューラル ネットワーク (NN) モデル内の因果効果を学習して説明 … 続きを読む →

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Towards Automated Animal Density Estimation with Acoustic Spatial Capture-Recapture

投稿日: 2023年8月25日 作成者: jarxiv

要約 受動的音響モニタリングは、音響的には活動的だが視覚的に調査するのが難しい野 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.SD, eess.AS, stat.ME | Towards Automated Animal Density Estimation with Acoustic Spatial Capture-Recapture はコメントを受け付けていません

NLP-based detection of systematic anomalies among the narratives of consumer complaints

投稿日: 2023年8月23日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、苦情の物語の中から体系的な非メリットの消費者苦情 (単に「系統的 … 続きを読む →

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MMD Aggregated Two-Sample Test

投稿日: 2023年8月22日 作成者: jarxiv

要約 最大平均差異 (MMD) に基づいた 2 つの新しいノンパラメトリック 2 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | MMD Aggregated Two-Sample Test はコメントを受け付けていません

Weighting by Tying: A New Approach to Weighted Rank Correlation

投稿日: 2023年8月22日 作成者: jarxiv

要約 順位相関の尺度は、同じ商品セットの 2 つの順序間の一致度を把握するために … 続きを読む →

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