「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Common Functional Decompositions Can Mis-attribute Differences in Outcomes Between Populations

投稿日: 2025年4月24日 作成者: jarxiv

要約 科学と社会科学では、2つの集団で結果が異なる理由をよく説明したいと考えてい … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, econ.EM, stat.ME, stat.ML | Common Functional Decompositions Can Mis-attribute Differences in Outcomes Between Populations はコメントを受け付けていません

On the Practice of Deep Hierarchical Ensemble Network for Ad Conversion Rate Prediction

投稿日: 2025年4月24日 作成者: jarxiv

要約 クリックスルーレート（CTR）と変換レート（CVR）の予測は、広告推奨シス … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.AP, stat.ML | On the Practice of Deep Hierarchical Ensemble Network for Ad Conversion Rate Prediction はコメントを受け付けていません

Representation Learning via Non-Contrastive Mutual Information

投稿日: 2025年4月24日 作成者: jarxiv

要約 ラベル付けデータは多くの場合、非常に時間がかかり、高価であるため、ほとんど … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, I.2.10, stat.ML | Representation Learning via Non-Contrastive Mutual Information はコメントを受け付けていません

CAPO: Cost-Aware Prompt Optimization

投稿日: 2025年4月24日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）は、単にプロンプ​​トに導かれる幅広いタスクを … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.NE, stat.ML | CAPO: Cost-Aware Prompt Optimization はコメントを受け付けていません

AlphaGrad: Non-Linear Gradient Normalization Optimizer

投稿日: 2025年4月24日 作成者: jarxiv

要約 Adamのような適応方法のメモリオーバーヘッドとハイパーパラメーターの複雑 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NE, stat.ML | AlphaGrad: Non-Linear Gradient Normalization Optimizer はコメントを受け付けていません

Adaptive Student’s t-distribution with method of moments moving estimator for nonstationary time series

投稿日: 2025年4月23日 作成者: jarxiv

要約 実際の時系列は通常非定常であり、モデル適応の難しい問題をもたらします。 A … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, econ.EM, stat.ME, stat.ML | Adaptive Student’s t-distribution with method of moments moving estimator for nonstationary time series はコメントを受け付けていません

Follow-the-Perturbed-Leader Approaches Best-of-Both-Worlds for the m-Set Semi-Bandit Problems

投稿日: 2025年4月23日 作成者: jarxiv

要約 組み合わせセミバンディット問題の一般的なケースである$ m $ $ -Se … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Follow-the-Perturbed-Leader Approaches Best-of-Both-Worlds for the m-Set Semi-Bandit Problems はコメントを受け付けていません

When resampling/reweighting improves feature learning in imbalanced classification?: A toy-model study

投稿日: 2025年4月23日 作成者: jarxiv

要約 バイナリ分類の玩具モデルは、クラスの不均衡の存在下での機能学習パフォーマン … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.IT, cs.LG, math.IT, stat.ML | When resampling/reweighting improves feature learning in imbalanced classification?: A toy-model study はコメントを受け付けていません

Explainable Unsupervised Anomaly Detection with Random Forest

投稿日: 2025年4月23日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、類似性学習と監視なしの異常検出を改善するための監視されていないラ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Explainable Unsupervised Anomaly Detection with Random Forest はコメントを受け付けていません

Achieving Distributive Justice in Federated Learning via Uncertainty Quantification

投稿日: 2025年4月23日 作成者: jarxiv

要約 連合学習のクライアントレベルの公平性メトリックは、連邦のすべてのクライアン … 続きを読む →

カテゴリー: 68T01, cs.AI, cs.LG, I.2.0, stat.ML | Achieving Distributive Justice in Federated Learning via Uncertainty Quantification はコメントを受け付けていません