「stat.ME」カテゴリーアーカイブ

RCT Rejection Sampling for Causal Estimation Evaluation

投稿日: 2023年7月31日 作成者: jarxiv

要約 交絡は、観察データから因果関係を公平に推定する上で大きな障害となります。 … 続きを読む →

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Case Studies of Causal Discovery from IT Monitoring Time Series

投稿日: 2023年7月31日 作成者: jarxiv

要約 情報技術 (IT) システムは、データ ストレージ、通信、プロセスの自動化 … 続きを読む →

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From Contextual Data to Newsvendor Decisions: On the Actual Performance of Data-Driven Algorithms

投稿日: 2023年7月28日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、過去のデータの関連性と量がデータ駆動型ポリシーのパフォーマン … 続きを読む →

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Causal Lifting and Link Prediction

投稿日: 2023年7月28日 作成者: jarxiv

要約 リンク予測の既存の因果モデルは、グラフ内のリンクの因果的進化を支配する固有 … 続きを読む →

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Estimating large causal polytrees from small samples

投稿日: 2023年7月27日 作成者: jarxiv

要約 比較的小さな ID から大きな因果ポリツリーを推定する問題を考えます。 サ … 続きを読む →

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AI and ethics in insurance: a new solution to mitigate proxy discrimination in risk modeling

投稿日: 2023年7月26日 作成者: jarxiv

要約 機械学習の開発に対する一般の人々の関心が高まっており、近年、人種差別、性差 … 続きを読む →

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Nonparametric Linear Feature Learning in Regression Through Regularisation

投稿日: 2023年7月26日 作成者: jarxiv

要約 表現学習は、特にノンパラメトリック手法では困難が多い高次元データのコンテキ … 続きを読む →

カテゴリー: 62F10, 62G08, 65K10, cs.AI, cs.LG, I.2.6, math.ST, stat.ME, stat.TH | Nonparametric Linear Feature Learning in Regression Through Regularisation はコメントを受け付けていません

Approximate blocked Gibbs sampling for Bayesian neural networks

投稿日: 2023年7月25日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、フィードフォワード ニューラル ネットワークのミニバッチ M … 続きを読む →

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A Statistical View of Column Subset Selection

投稿日: 2023年7月25日 作成者: jarxiv

要約 大規模なデータセットから代表的な変数の小さなサブセットを選択する問題を考え … 続きを読む →

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De-confounding Representation Learning for Counterfactual Inference on Continuous Treatment via Generative Adversarial Network

投稿日: 2023年7月25日 作成者: jarxiv

要約 現実世界の因果推論タスクでは、バイナリ処理変数ではなく連続処理変数に対する … 続きを読む →

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