「stat.ME」カテゴリーアーカイブ

Spike-and-Slab Posterior Sampling in High Dimensions

投稿日: 2025年3月5日 作成者: jarxiv

要約 さまざまな選択の不確実性をモデル化するために使用される一般的なマルチモーダ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, stat.ME, stat.ML | Spike-and-Slab Posterior Sampling in High Dimensions はコメントを受け付けていません

Inductive randomness predictors

投稿日: 2025年3月5日 作成者: jarxiv

要約 このペーパーでは、誘導性乱数予測因子を紹介し、誘導コンフォーマル予測因子の … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), 68T05, cs.LG, stat.ME | Inductive randomness predictors はコメントを受け付けていません

Linear Multidimensional Regression with Interactive Fixed-Effects

投稿日: 2025年3月5日 作成者: jarxiv

要約 このペーパーでは、観察されていないインタラクティブな固定効果を備えた3つ以 … 続きを読む →

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Unsupervised Attributed Dynamic Network Embedding with Stability Guarantees

投稿日: 2025年3月5日 作成者: jarxiv

要約 動的ネットワーク埋め込みの安定性により、異なる時間に同じように動作するノー … 続きを読む →

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Seeded Poisson Factorization: Leveraging domain knowledge to fit topic models

投稿日: 2025年3月5日 作成者: jarxiv

要約 トピックモデルは、大規模なテキストコーパで潜在的なテーマ構造を発見するため … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.LG, econ.GN, q-fin.EC, stat.ME | Seeded Poisson Factorization: Leveraging domain knowledge to fit topic models はコメントを受け付けていません

A Meta-Learning Approach to Bayesian Causal Discovery

投稿日: 2025年3月4日 作成者: jarxiv

要約 固有の同定可能性の問題と、有限なデータの結果の両方により、一意的な因果構造 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ME, stat.ML | A Meta-Learning Approach to Bayesian Causal Discovery はコメントを受け付けていません

Multiple Linked Tensor Factorization

投稿日: 2025年2月28日 作成者: jarxiv

要約 生物医学研究およびその他の分野では、マルチソースとマルチウェイの両方である … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.CO, stat.ME, stat.ML | Multiple Linked Tensor Factorization はコメントを受け付けていません

Compactly-supported nonstationary kernels for computing exact Gaussian processes on big data

投稿日: 2025年2月25日 作成者: jarxiv

要約 ガウスプロセス（GP）は、確率的関数近似、確率モデリング、および非線形プロ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.AP, stat.CO, stat.ME, stat.ML | Compactly-supported nonstationary kernels for computing exact Gaussian processes on big data はコメントを受け付けていません

Stronger Neyman Regret Guarantees for Adaptive Experimental Design

投稿日: 2025年2月25日 作成者: jarxiv

要約 設計ベースの潜在的な結果設定における、偏りのない平均治療効果（ATE）推定 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Stronger Neyman Regret Guarantees for Adaptive Experimental Design はコメントを受け付けていません

Causal Temporal Regime Structure Learning

投稿日: 2025年2月20日 作成者: jarxiv

要約 経済学、神経科学、気候科学などの分野の動的システムを予測および制御するため … 続きを読む →

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