「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Kernel-Based Optimal Control: An Infinitesimal Generator Approach

投稿日: 2025年4月28日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、カーネルヒルベルト空間内の非線形確率的システムを最適に制御す … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.RO, cs.SY, eess.SY, math.OC, stat.ML | Kernel-Based Optimal Control: An Infinitesimal Generator Approach はコメントを受け付けていません

Model Evaluation in the Dark: Robust Classifier Metrics with Missing Labels

投稿日: 2025年4月28日 作成者: jarxiv

要約 監視された学習のデータの欠落はよく研究されていますが、モデル評価中に欠落し … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Model Evaluation in the Dark: Robust Classifier Metrics with Missing Labels はコメントを受け付けていません

An Axiomatic Assessment of Entropy- and Variance-based Uncertainty Quantification in Regression

投稿日: 2025年4月28日 作成者: jarxiv

要約 不確実性の定量化（UQ）は機械学習において重要ですが、不確実性測定のほとん … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | An Axiomatic Assessment of Entropy- and Variance-based Uncertainty Quantification in Regression はコメントを受け付けていません

Efficient Budget Allocation for Large-Scale LLM-Enabled Virtual Screening

投稿日: 2025年4月28日 作成者: jarxiv

要約 大規模なプールからトップの代替品の小さなサブセットを特定することを目的とし … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ME, stat.ML | Efficient Budget Allocation for Large-Scale LLM-Enabled Virtual Screening はコメントを受け付けていません

Generalization Guarantees for Multi-View Representation Learning and Application to Regularization via Gaussian Product Mixture Prior

投稿日: 2025年4月28日 作成者: jarxiv

要約 分散されたマルチビュー表現学習の問題を研究します。 この問題では、$ k … 続きを読む →

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT, stat.ML | Generalization Guarantees for Multi-View Representation Learning and Application to Regularization via Gaussian Product Mixture Prior はコメントを受け付けていません

RandALO: Out-of-sample risk estimation in no time flat

投稿日: 2025年4月28日 作成者: jarxiv

要約 大規模な高次元データセットでトレーニングされたモデルのサンプル外のリスクを … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.OC, math.ST, stat.CO, stat.ML, stat.TH | RandALO: Out-of-sample risk estimation in no time flat はコメントを受け付けていません

Structure Learning in Gaussian Graphical Models from Glauber Dynamics

投稿日: 2025年4月28日 作成者: jarxiv

要約 ガウスグラフィカルモデルの選択は、生物学的ネットワークモデリング、金融ネッ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Structure Learning in Gaussian Graphical Models from Glauber Dynamics はコメントを受け付けていません

Enhancing Visual Interpretability and Explainability in Functional Survival Trees and Forests

投稿日: 2025年4月28日 作成者: jarxiv

要約 機能生存モデルは、機能的または高次元の入力など、複雑な予測因子を使用してイ … 続きを読む →

カテゴリー: 62G05, 62G08, 62H30, 62J99, 62N02, 62P10, cs.LG, G.3, stat.ME, stat.ML | Enhancing Visual Interpretability and Explainability in Functional Survival Trees and Forests はコメントを受け付けていません

Representation Learning for Distributional Perturbation Extrapolation

投稿日: 2025年4月28日 作成者: jarxiv

要約 RNAシーケンスデータなどの低レベルの測定に対する遺伝子ノックダウンや薬物 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Representation Learning for Distributional Perturbation Extrapolation はコメントを受け付けていません

Physics-Informed Inference Time Scaling via Simulation-Calibrated Scientific Machine Learning

投稿日: 2025年4月28日 作成者: jarxiv

要約 高次元の部分微分方程式（PDE）は、量子化学から経済学や財政に至るまでの分 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NA, math.NA, math.PR, stat.ML | Physics-Informed Inference Time Scaling via Simulation-Calibrated Scientific Machine Learning はコメントを受け付けていません