「stat.TH」カテゴリーアーカイブ

Learning sparse generalized linear models with binary outcomes via iterative hard thresholding

投稿日: 2025年2月26日 作成者: jarxiv

要約 統計では、一般化された線形モデル（GLM）がデータのモデリングに広く使用さ … 続きを読む →

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Stronger Neyman Regret Guarantees for Adaptive Experimental Design

投稿日: 2025年2月25日 作成者: jarxiv

要約 設計ベースの潜在的な結果設定における、偏りのない平均治療効果（ATE）推定 … 続きを読む →

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An Adversarial Analysis of Thompson Sampling for Full-information Online Learning: from Finite to Infinite Action Spaces

投稿日: 2025年2月24日 作成者: jarxiv

要約 専門家の空間ではなく、敵の将来の行動の空間で学習者の事前が定義されている場 … 続きを読む →

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Efficient Multivariate Robust Mean Estimation Under Mean-Shift Contamination

投稿日: 2025年2月21日 作成者: jarxiv

要約 平均シフト汚染の存在下でのアイデンティティ共分散ガウスの堅牢な平均推定のア … 続きを読む →

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An Adversarial Analysis of Thompson Sampling for Full-information Online Learning: from Finite to Infinite Action Spaces

投稿日: 2025年2月21日 作成者: jarxiv

要約 専門家の空間ではなく、敵の将来の行動の空間で学習者の事前が定義されている場 … 続きを読む →

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Asymptotic Optimism of Random-Design Linear and Kernel Regression Models

投稿日: 2025年2月19日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、ランダム設計下で線形回帰モデルの閉じた漸近楽観主義を導き出し、そ … 続きを読む →

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Invariant Subspace Decomposition

投稿日: 2025年2月19日 作成者: jarxiv

要約 Xが与えられたXの条件付き分布が時間の経過とともに変化する設定で、共変量X … 続きを読む →

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Gradient Equilibrium in Online Learning: Theory and Applications

投稿日: 2025年2月19日 作成者: jarxiv

要約 勾配平衡と呼ばれるオンライン学習に関する新しい視点を提示します。シーケンス … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.OC, math.ST, stat.ML, stat.TH | Gradient Equilibrium in Online Learning: Theory and Applications はコメントを受け付けていません

Near-Optimal Private Learning in Linear Contextual Bandits

投稿日: 2025年2月19日 作成者: jarxiv

要約 一般化された線形コンテキスト盗賊におけるプライベートラーニングの問題を分析 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Near-Optimal Private Learning in Linear Contextual Bandits はコメントを受け付けていません

Manifold Learning with Sparse Regularised Optimal Transport

投稿日: 2025年2月18日 作成者: jarxiv

要約 マニホールド学習は、現代の統計とデータサイエンスの中心的なタスクです。 多 … 続きを読む →

カテゴリー: 62R30, 68T01, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Manifold Learning with Sparse Regularised Optimal Transport はコメントを受け付けていません