「stat.TH」カテゴリーアーカイブ

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 →

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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 →

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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 →

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Statistical guarantees for continuous-time policy evaluation: blessing of ellipticity and new tradeoffs

投稿日: 2025年2月7日 作成者: jarxiv

要約 単一の個別に観察されたエルゴジック軌道を使用して、連続時間マルコフ拡散プロ … 続きを読む →

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Randomness, exchangeability, and conformal prediction

投稿日: 2025年2月6日 作成者: jarxiv

要約 このホワイトペーパーでは、ランダム性の機能理論の発達、不特定の添加剤定数を … 続きを読む →

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What is causal about causal models and representations?

投稿日: 2025年2月4日 作成者: jarxiv

要約 因果ベイズネットワークは、介入分布に関する予測を行うので、「因果」モデルで … 続きを読む →

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PUATE: Semiparametric Efficient Average Treatment Effect Estimation from Treated (Positive) and Unlabeled Units

投稿日: 2025年2月3日 作成者: jarxiv

要約 治療グループと対照群間の予想される結果の違いとして定義される平均治療効果（ … 続きを読む →

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What is causal about causal models and representations?

投稿日: 2025年2月3日 作成者: jarxiv

要約 因果ベイジアンネットワークは、介入分布について予測するため、「因果関係」モ … 続きを読む →

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Using gradient of Lagrangian function to compute efficient channels for the ideal observer

投稿日: 2025年2月3日 作成者: jarxiv

要約 ベイジアンの理想的なオブザーバー（IO）を使用して、医療イメージングシステ … 続きを読む →

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Signature Methods in Machine Learning

投稿日: 2025年1月27日 作成者: jarxiv

要約 署名ベースの手法は、進化するデータの複雑なストリーム間の相互作用に関する数 … 続きを読む →

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