「stat.TH」カテゴリーアーカイブ

Fast Tensor Completion via Approximate Richardson Iteration

投稿日: 2025年2月14日 作成者: jarxiv

要約 低ランクテンソル分解（TD）のレンズを介してテンソル完成（TC）を研究しま … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, math.ST, stat.TH | コメントする

Robustly Learning Monotone Generalized Linear Models via Data Augmentation

投稿日: 2025年2月13日 作成者: jarxiv

要約 ガウス分布の下で、不可知論のモデルで一般化された線形モデル（GLM）を学習 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.OC, math.ST, stat.TH | コメントする

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 | コメントする

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 | コメントする

The Benefits of Balance: From Information Projections to Variance Reduction

投稿日: 2025年2月12日 作成者: jarxiv

要約 複数のモダリティとソースにわたるデータバランスは、機械学習とAIの基礎モデ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | コメントする

Neumann eigenmaps for landmark embedding

投稿日: 2025年2月11日 作成者: jarxiv

要約 Neumann Eigenmaps（Neumaps）は、ランドマークを使用 … 続きを読む →

カテゴリー: 62M15, 65C50, 68T10, cs.LG, cs.NA, math.NA, math.ST, stat.ML, stat.TH | コメントする

Gaussian Approximation and Multiplier Bootstrap for Stochastic Gradient Descent

投稿日: 2025年2月11日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、確率的勾配降下（SGD）のPolyAK-Ruppert平均繰 … 続きを読む →

カテゴリー: 60F05, 62L20, 93E35, cs.LG, math.OC, math.PR, math.ST, stat.ML, stat.TH | コメントする

Are all models wrong? Fundamental limits in distribution-free empirical model falsification

投稿日: 2025年2月11日 作成者: jarxiv

要約 統計と機械学習では、利用可能なデータで適合モデルをトレーニングするとき、通 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | コメントする

Learning an Optimal Assortment Policy under Observational Data

投稿日: 2025年2月11日 作成者: jarxiv

要約 多項ロジット（MNL）モデルの下でオフラインの品揃え最適化の基本的な問題を … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.OC, math.ST, stat.ML, stat.TH | コメントする

Supervised Quadratic Feature Analysis: An Information Geometry Approach to Dimensionality Reduction

投稿日: 2025年2月10日 作成者: jarxiv

要約 監視された次元削減は、クラスの識別性を最大化しながら、ラベル付きデータを低 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.DG, math.ST, stat.ML, stat.TH | コメントする