Zobrazeno 1 - 10
of 32 491
pro vyhledávání: '"unbiasedness"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Gao, Feifei, Kou, Caixia
We firstly propose the new stochastic gradient estimate of unbiasedness and minimized variance in this paper. Secondly, we propose the two algorithms: Algorithml and Algorithm2 which apply the new stochastic gradient estimate to modern stochastic con
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2306.00459
Autor:
Oosterhuis, Harrie
Click-based learning to rank (LTR) tackles the mismatch between click frequencies on items and their actual relevance. The approach of previous work has been to assume a model of click behavior and to subsequently introduce a method for unbiasedly es
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2206.12204
Autor:
Murakami, Hidetoshi1 (AUTHOR) hide-murakami@rs.tus.ac.jp, Lee, Seong‐Keon2 (AUTHOR)
Publikováno v:
WIREs: Computational Statistics. May/Jun2023, Vol. 15 Issue 3, p1-16. 16p.
The Monte Carlo method is often used to simulate systems which can be modeled by random walks. In order to calculate observables, in many implementations the "walkers" carry a statistical weight which is generally assumed to be positive. Some random
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2205.12062
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Federated learning (FL) is a distributed machine learning paradigm that allows clients to collaboratively train a model over their own local data. FL promises the privacy of clients and its security can be strengthened by cryptographic methods such a
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2109.04253
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Fu, Hsuan, Luger, Richard
Publikováno v:
In Journal of Empirical Finance September 2022 68:232-245