「stat.ME」カテゴリーアーカイブ

Change Point Detection With Conceptors

投稿日: 2023年8月14日 作成者: jarxiv

要約 オフライン変化点検出は、データ生成プロセスが変化する時系列内の点を特定しよ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ME, stat.ML | Change Point Detection With Conceptors はコメントを受け付けていません

Towards Causal Representation Learning and Deconfounding from Indefinite Data

投稿日: 2023年8月14日 作成者: jarxiv

要約 因果関係の発見と深層学習の間の相互受粉により、非統計データ (画像、テキス … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ME | Towards Causal Representation Learning and Deconfounding from Indefinite Data はコメントを受け付けていません

Functional Neural Networks: Shift invariant models for functional data with applications to EEG classification

投稿日: 2023年8月11日 作成者: jarxiv

要約 統計モデルでは、位置とは無関係に対象の信号を検出することが望ましい。 デー … 続きを読む →

カテゴリー: 62G08, 62R10, 68T07, cs.LG, G.3, stat.ME, stat.ML | Functional Neural Networks: Shift invariant models for functional data with applications to EEG classification はコメントを受け付けていません

Causal Fourier Analysis on Directed Acyclic Graphs and Posets

投稿日: 2023年8月10日 作成者: jarxiv

要約 我々は、エッジ重み付き有向非巡回グラフ (DAG) によってインデックス付 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DM, cs.LG, eess.SP, math.CO, stat.ME | Causal Fourier Analysis on Directed Acyclic Graphs and Posets はコメントを受け付けていません

Varying-coefficients for regional quantile via KNN-based LASSO with applications to health outcome study

投稿日: 2023年8月9日 作成者: jarxiv

要約 BMI やコレステロール値などの健康結果は年齢に依存し、関連する危険因子と … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ME, stat.ML | Varying-coefficients for regional quantile via KNN-based LASSO with applications to health outcome study 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8月8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

Learning Networks from Gaussian Graphical Models and Gaussian Free Fields

投稿日: 2023年8月7日 作成者: jarxiv

要約 我々は、ネットワーク上のガウス分布モデル（Gaussian Graphic … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.CO, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Learning Networks from Gaussian Graphical Models and Gaussian Free Fields はコメントを受け付けていません

Should we trust web-scraped data?

投稿日: 2023年8月7日 作成者: jarxiv

要約 実証研究者による計量経済学的アプローチや機械学習アプローチの採用が進むにつ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, econ.GN, q-fin.EC, stat.ME | Should we trust web-scraped data? はコメントを受け付けていません

A stochastic optimization approach to train non-linear neural networks with regularization of higher-order total variation

投稿日: 2023年8月7日 作成者: jarxiv

要約 ディープニューラルネットワークを含む表現力の高いパラメトリックモデルは、複 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.CO, stat.ME, stat.ML | A stochastic optimization approach to train non-linear neural networks with regularization of higher-order total variation はコメントを受け付けていません

Causal Discovery from Temporal Data: An Overview and New Perspectives

投稿日: 2023年8月4日 作成者: jarxiv

要約 複雑なシステムの時系列的な観察を表す時間データは、産業、医療、金融など多く … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ME | Causal Discovery from Temporal Data: An Overview and New Perspectives はコメントを受け付けていません