Fugu-MT 論文翻訳(概要): Statistical Formulas for F Measures

論文の概要: Statistical Formulas for F Measures

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14894v1
Date: Tue, 29 Dec 2020 18:34:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-18 20:45:46.772455
Title: Statistical Formulas for F Measures
Title（参考訳）: F測度に関する統計公式
Authors: Wenxin Jiang
Abstract要約: F測度に対する標準誤差と信頼区間に関する解析式を提供する。この公式は、これらのF測度を十分に正確に推定するために、サンプルサイズ計画に適用することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We provide analytic formulas for the standard error and confidence intervals for the F measures, based on a property of asymptotic normality in the large sample limit. The formula can be applied for sample size planning in order to achieve accurate enough estimation of these F measures.
Abstract（参考訳）: 我々は,F測度に対する標準誤差と信頼区間に関する解析式を,大標本限界における漸近正規性の性質に基づいて提供する。この公式は、これらのF測度を十分に正確に推定するために、サンプルサイズ計画に適用することができる。

関連論文リスト

Prediction Errors for Penalized Regressions based on Generalized Approximate Message Passing [0.0]
C_p$ criterion, Information criteria, and leave-one-out Cross Validation (LOOCV) error。 GAMPの枠組みでは,推定値の分散を利用して情報基準を表現できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-26T09:42:39Z)
Distributional Gradient Boosting Machines [77.34726150561087]
私たちのフレームワークはXGBoostとLightGBMをベースにしています。我々は,このフレームワークが最先端の予測精度を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-02T06:32:19Z)
Efficient CDF Approximations for Normalizing Flows [64.60846767084877]
正規化フローの微分同相性に基づいて、閉領域上の累積分布関数(CDF)を推定する。一般的なフローアーキテクチャとUCIデータセットに関する実験は,従来の推定器と比較して,サンプル効率が著しく向上したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-23T06:11:49Z)
Probabilistic learning inference of boundary value problem with uncertainties based on Kullback-Leibler divergence under implicit constraints [0.0]
本稿では,境界値問題に対する後続確率モデルを事前確率モデルから推定できる確率論的学習推定法を提案する。制約を表す暗黙マッピングの統計的代理モデルを導入する。第2部では、提案した理論を説明するために応用を提示し、また、不均一な線形弾性媒体の3次元均質化への寄与も示している。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-10T16:00:10Z)
Heavy-tailed Streaming Statistical Estimation [58.70341336199497]
ストリーミング$p$のサンプルから重み付き統計推定の課題を考察する。そこで我々は,傾きの雑音に対して,よりニュアンスな条件下での傾きの傾きの低下を設計し,より詳細な解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-25T21:30:27Z)
Statistical Analysis of Wasserstein Distributionally Robust Estimators [9.208007322096535]
データ駆動の最適化と学習問題において,分極分布に頑健な定式化を実行する統計的手法を検討する。結果として得られる分布ロバスト最適化(DRO)の定式化は、最適な輸送現象を用いて規定される。このチュートリアルは、min-maxの定式化によって選択された逆数の性質に関する洞察と、最適輸送射影のさらなる応用に捧げられている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-04T15:45:47Z)
Near-optimal inference in adaptive linear regression [52.92329015445238]
最小二乗推定において分布異常を補正するオンラインデバイアス推定器を提案する。データ収集過程の温和な条件下で,提案したオンラインデバイアス推定器の正規性特性を確立する。我々は,マルチアームバンディット,自己回帰時系列推定,探索による能動的学習などの応用を通して,我々の理論の有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-05T21:05:11Z)
Quantifying Uncertainty in Deep Spatiotemporal Forecasting [67.77102283276409]
本稿では,正規格子法とグラフ法という2種類の予測問題について述べる。我々はベイジアンおよび頻繁な視点からUQ法を解析し、統計的決定理論を通じて統一的な枠組みを提示する。実際の道路ネットワークのトラフィック、疫病、空気質予測タスクに関する広範な実験を通じて、異なるUQ手法の統計計算トレードオフを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-25T14:35:46Z)
Directional FDR Control for Sub-Gaussian Sparse GLMs [4.229179009157074]
偽発見率(FDR)制御は、統計的に有意にゼロでない結果の少ない数を特定することを目的とする。偏りのある行列ラッソ推定器を構築し、スパースGLMの最小レートオーラクル不等式による正規性を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-02T05:34:32Z)
Entropy Minimizing Matrix Factorization [102.26446204624885]
NMF(Nonnegative Matrix Factorization)は、広く使用されているデータ分析技術であり、多くの実際のタスクで印象的な結果をもたらしました。本研究では,上述の問題に対処するために,EMMF (Entropy Minimizing Matrix Factorization framework) を開発した。通常、外れ値が通常のサンプルよりもはるかに小さいことを考えると、行列分解のために新しいエントロピー損失関数が確立される。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-24T21:08:43Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。