「stat.ME」カテゴリーアーカイブ

Invariant Subspace Decomposition

投稿日: 2025年2月19日 作成者: jarxiv

要約 Xが与えられたXの条件付き分布が時間の経過とともに変化する設定で、共変量X … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Invariant Subspace Decomposition はコメントを受け付けていません

Low-Rank Thinning

投稿日: 2025年2月18日 作成者: jarxiv

要約 薄くなる目標は、小さなポイントの小さなセットを使用してデータセットを要約す … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.OC, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Low-Rank Thinning はコメントを受け付けていません

Wrapped Gaussian on the manifold of Symmetric Positive Definite Matrices

投稿日: 2025年2月13日 作成者: jarxiv

要約 循環および非フラットのデータ分布は、データサイエンスの多様なドメイン全体で … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Wrapped Gaussian on the manifold of Symmetric Positive Definite Matrices はコメントを受け付けていません

Isotonic Mechanism for Exponential Family Estimation in Machine Learning Peer Review

投稿日: 2025年2月12日 作成者: jarxiv

要約 2023年、機械学習に関する国際会議（ICML）は、知覚された品質に基づい … 続きを読む →

カテゴリー: cs.GT, cs.LG, econ.TH, math.ST, stat.ME, stat.TH | Isotonic Mechanism for Exponential Family Estimation in Machine Learning Peer Review はコメントを受け付けていません

Distinguishing Cause from Effect with Causal Velocity Models

投稿日: 2025年2月10日 作成者: jarxiv

要約 制限されたモデルクラスで適合度を調べることにより、因果方向を推測するために … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ME, stat.ML | Distinguishing Cause from Effect with Causal Velocity Models はコメントを受け付けていません

Self-supervised Conformal Prediction for Uncertainty Quantification in Imaging Problems

投稿日: 2025年2月10日 作成者: jarxiv

要約 ほとんどの画像回復の問題は、条件が不適切または不適切であるため、重大な不確 … 続きを読む →

カテゴリー: 62H35, cs.CV, stat.ME | Self-supervised Conformal Prediction for Uncertainty Quantification in Imaging Problems はコメントを受け付けていません

Efficient Randomized Experiments Using Foundation Models

投稿日: 2025年2月7日 作成者: jarxiv

要約 ランダム化された実験は、介入の効果を評価するための好ましいアプローチですが … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ME, stat.ML | Efficient Randomized Experiments Using Foundation Models はコメントを受け付けていません

Prediction-Powered E-Values

投稿日: 2025年2月7日 作成者: jarxiv

要約 品質の統計的推論には、十分な量のデータが必要であり、取得が不足しているか、 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ME, stat.ML | Prediction-Powered E-Values はコメントを受け付けていません

SKADA-Bench: Benchmarking Unsupervised Domain Adaptation Methods with Realistic Validation On Diverse Modalities

投稿日: 2025年2月7日 作成者: jarxiv

要約 監視されていないドメイン適応（DA）は、ラベル付きのソースドメインでトレー … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ME, stat.ML | SKADA-Bench: Benchmarking Unsupervised Domain Adaptation Methods with Realistic Validation On Diverse Modalities はコメントを受け付けていません

Hierarchical Sparse Bayesian Multitask Model with Scalable Inference for Microbiome Analysis

投稿日: 2025年2月5日 作成者: jarxiv

要約 本稿では、一般的なマルチタスク二分類学習問題に適用可能な、階層的ベイズ型マ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, q-bio.BM, stat.AP, stat.CO, stat.ME | Hierarchical Sparse Bayesian Multitask Model with Scalable Inference for Microbiome Analysis はコメントを受け付けていません