「stat.TH」カテゴリーアーカイブ

Stochastic Optimization with Optimal Importance Sampling

投稿日: 2025年4月7日 作成者: jarxiv

要約 重要度サンプリング(Importance Sampling: IS)は、モ … 続きを読む →

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Computing High-dimensional Confidence Sets for Arbitrary Distributions

投稿日: 2025年4月4日 作成者: jarxiv

要約 mathbb{R}^d$上の任意の分布の高密度領域を学習する問題を研究する … 続きを読む →

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Low-Rank Thinning

投稿日: 2025年4月2日 作成者: jarxiv

要約 薄くなる目標は、小さなポイントの小さなセットを使用してデータセットを要約す … 続きを読む →

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Lean Formalization of Generalization Error Bound by Rademacher Complexity

投稿日: 2025年4月2日 作成者: jarxiv

要約 Lean 4定理を使用して、Rademacherの複雑さを使用して、一般化 … 続きを読む →

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Metric Entropy-Free Sample Complexity Bounds for Sample Average Approximation in Convex Stochastic Programming

投稿日: 2025年3月31日 作成者: jarxiv

要約 このホワイトペーパーでは、凸状または強く凸確率的プログラミング（SP）の問 … 続きを読む →

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Constraint-based causal discovery with tiered background knowledge and latent variables in single or overlapping datasets

投稿日: 2025年3月28日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、制約ベースの因果発見の中で階層化された背景知識を使用すること … 続きを読む →

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Federated Causal Inference: Multi-Study ATE Estimation beyond Meta-Analysis

投稿日: 2025年3月26日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、センターを越えて分散型データから治療効果を推定するアプローチであ … 続きを読む →

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Interpretable Deep Regression Models with Interval-Censored Failure Time Data

投稿日: 2025年3月26日 作成者: jarxiv

要約 ディープニューラルネットワーク（DNNS）は、各隠されたレイヤーの単純な関 … 続きを読む →

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Lean Formalization of Generalization Error Bound by Rademacher Complexity

投稿日: 2025年3月26日 作成者: jarxiv

要約 Lean 4定理を使用して、Rademacherの複雑さを使用して、一般化 … 続きを読む →

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Differentially Private Joint Independence Test

投稿日: 2025年3月25日 作成者: jarxiv

要約 2つ以上のランダムベクター間の共同依存の識別は、データに機密情報または機密 … 続きを読む →

カテゴリー: 62G10, 62H20, cs.CR, cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Differentially Private Joint Independence Test はコメントを受け付けていません