Deconfounded Warm-Start Thompson Sampling with Applications to Precision Medicine
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Jaiswal, Prateek, Keyvanshokooh, Esmaeil, Cao, Junyu |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Online Uniform Sampling: Randomized Learning-Augmented Approximation Algorithms with Application to Digital Health
par: Liu, Xueqing, et autres
Publié: (2024)
par: Liu, Xueqing, et autres
Publié: (2024)
Contextual Bandits with Budgeted Information Reveal
par: Gan, Kyra, et autres
Publié: (2023)
par: Gan, Kyra, et autres
Publié: (2023)
Sampling from Gaussian Processes: A Tutorial and Applications in Global Sensitivity Analysis and Optimization
par: Do, Bach, et autres
Publié: (2025)
par: Do, Bach, et autres
Publié: (2025)
Frequentist Regret Analysis of Gaussian Process Thompson Sampling via Fractional Posteriors
par: Roy, Somjit, et autres
Publié: (2026)
par: Roy, Somjit, et autres
Publié: (2026)
Multi-objective Bayesian Optimization With Mixed-categorical Design Variables for Expensive-to-evaluate Aeronautical Applications
par: Bartoli, Nathalie, et autres
Publié: (2025)
par: Bartoli, Nathalie, et autres
Publié: (2025)
DGSAM: Domain Generalization via Individual Sharpness-Aware Minimization
par: Song, Youngjun, et autres
Publié: (2025)
par: Song, Youngjun, et autres
Publié: (2025)
Exposing the Illusion of Fairness: Auditing Vulnerabilities to Distributional Manipulation Attacks
par: Lafargue, Valentin, et autres
Publié: (2025)
par: Lafargue, Valentin, et autres
Publié: (2025)
Dynamic Estimation of Learning Rates Using a Non-Linear Autoregressive Model
par: Okhrati, Ramin
Publié: (2024)
par: Okhrati, Ramin
Publié: (2024)
Buffered AUC maximization for scoring systems via mixed-integer optimization
par: Shiina, Moe, et autres
Publié: (2026)
par: Shiina, Moe, et autres
Publié: (2026)
Unit Commitment Predictor With a Performance Guarantee: A Support Vector Machine Classifier
par: Pourahmadi, Farzaneh, et autres
Publié: (2023)
par: Pourahmadi, Farzaneh, et autres
Publié: (2023)
Sparse Network Inference under Imperfect Detection and its Application to Ecological Networks
par: Zhang, Aoran, et autres
Publié: (2026)
par: Zhang, Aoran, et autres
Publié: (2026)
Distribution Grid Line Outage Identification with Unknown Pattern and Performance Guarantee
par: Xiao, Chenhan, et autres
Publié: (2023)
par: Xiao, Chenhan, et autres
Publié: (2023)
Towards Improving Unit Commitment Economics: An Add-On Tailor for Renewable Energy and Reserve Predictions
par: Chen, Xianbang, et autres
Publié: (2022)
par: Chen, Xianbang, et autres
Publié: (2022)
DISTINGUISH Workflow: A New Paradigm of Dynamic Well Placement Using Generative Machine Learning
par: Alyaev, Sergey, et autres
Publié: (2025)
par: Alyaev, Sergey, et autres
Publié: (2025)
Statistical Performance Guarantee for Subgroup Identification with Generic Machine Learning
par: Li, Michael Lingzhi, et autres
Publié: (2023)
par: Li, Michael Lingzhi, et autres
Publié: (2023)
Fast, Scalable, Warm-Start Semidefinite Programming with Spectral Bundling and Sketching
par: Angell, Rico, et autres
Publié: (2023)
par: Angell, Rico, et autres
Publié: (2023)
Gaussian Process Thompson Sampling via Rootfinding
par: Adebiyi, Taiwo A., et autres
Publié: (2024)
par: Adebiyi, Taiwo A., et autres
Publié: (2024)
Epsilon-Greedy Thompson Sampling to Bayesian Optimization
par: Do, Bach, et autres
Publié: (2024)
par: Do, Bach, et autres
Publié: (2024)
Uncertainty-Aware Delivery Delay Duration Prediction via Multi-Task Deep Learning
par: Faulkner, Stefan, et autres
Publié: (2026)
par: Faulkner, Stefan, et autres
Publié: (2026)
Lion Secretly Solves Constrained Optimization: As Lyapunov Predicts
par: Chen, Lizhang, et autres
Publié: (2023)
par: Chen, Lizhang, et autres
Publié: (2023)
Feel-Good Thompson Sampling for Contextual Dueling Bandits
par: Li, Xuheng, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Xuheng, et autres
Publié: (2024)
Variance-Aware Feel-Good Thompson Sampling for Contextual Bandits
par: Li, Xuheng, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Xuheng, et autres
Publié: (2025)
Dynamic Topic Analysis in Academic Journals using Convex Non-negative Matrix Factorization Method
par: Yang, Yang, et autres
Publié: (2025)
par: Yang, Yang, et autres
Publié: (2025)
Online Optimization and Ambiguity-based Learning of Distributionally Uncertain Dynamic Systems
par: Li, Dan, et autres
Publié: (2021)
par: Li, Dan, et autres
Publié: (2021)
MINTS: Minimalist Thompson Sampling
par: Wang, Kaizheng
Publié: (2026)
par: Wang, Kaizheng
Publié: (2026)
Modified Meta-Thompson Sampling for Linear Bandits and Its Bayes Regret Analysis
par: Li, Hao, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Hao, et autres
Publié: (2024)
WARP: A Benchmark for Primal-Dual Warm-Starting of Interior-Point Solvers
par: Suri, Dhruv, et autres
Publié: (2026)
par: Suri, Dhruv, et autres
Publié: (2026)
Input layer regularization and automated regularization hyperparameter tuning for myelin water estimation using deep learning
par: Modi, Mirage, et autres
Publié: (2025)
par: Modi, Mirage, et autres
Publié: (2025)
HR-Bandit: Human-AI Collaborated Linear Recourse Bandit
par: Cao, Junyu, et autres
Publié: (2024)
par: Cao, Junyu, et autres
Publié: (2024)
Detecting and Correcting Sample-by-Sample Scale Distortion in RNA Sequencing Data
par: Thron, Christopher, et autres
Publié: (2026)
par: Thron, Christopher, et autres
Publié: (2026)
Post-estimation Adjustments in Data-driven Decision-making with Applications in Pricing
par: Albert, Michael, et autres
Publié: (2025)
par: Albert, Michael, et autres
Publié: (2025)
Ensemble-Conditional Gaussian Processes (Ens-CGP): Representation, Geometry, and Inference
par: Ravela, Sai, et autres
Publié: (2026)
par: Ravela, Sai, et autres
Publié: (2026)
Learning Risk Preferences in Markov Decision Processes: an Application to the Fourth Down Decision in the National Football League
par: Sandholtz, Nathan, et autres
Publié: (2023)
par: Sandholtz, Nathan, et autres
Publié: (2023)
Distributed Thompson sampling under constrained communication
par: Zerefa, Saba, et autres
Publié: (2024)
par: Zerefa, Saba, et autres
Publié: (2024)
Optimism Stabilizes Thompson Sampling for Adaptive Inference
par: Yan, Shunxing, et autres
Publié: (2026)
par: Yan, Shunxing, et autres
Publié: (2026)
Analysis of Thompson Sampling for Controlling Unknown Linear Diffusion Processes
par: Faradonbeh, Mohamad Kazem Shirani, et autres
Publié: (2022)
par: Faradonbeh, Mohamad Kazem Shirani, et autres
Publié: (2022)
qPOTS: Efficient batch multiobjective Bayesian optimization via Pareto optimal Thompson sampling
par: Renganathan, Ashwin, et autres
Publié: (2023)
par: Renganathan, Ashwin, et autres
Publié: (2023)
Why Do We Need Warm-up? A Theoretical Perspective
par: Alimisis, Foivos, et autres
Publié: (2025)
par: Alimisis, Foivos, et autres
Publié: (2025)
Controllable Expensive Multi-objective Learning with Warm-starting Bayesian Optimization
par: Nguyen, Quang-Huy, et autres
Publié: (2023)
par: Nguyen, Quang-Huy, et autres
Publié: (2023)
A Quick Estimation of Fréchet Quantizers for a Dynamic Solution to Flood Risk Management Problems
par: Timonina-Farkas, Anna
Publié: (2025)
par: Timonina-Farkas, Anna
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Online Uniform Sampling: Randomized Learning-Augmented Approximation Algorithms with Application to Digital Health
par: Liu, Xueqing, et autres
Publié: (2024) -
Contextual Bandits with Budgeted Information Reveal
par: Gan, Kyra, et autres
Publié: (2023) -
Sampling from Gaussian Processes: A Tutorial and Applications in Global Sensitivity Analysis and Optimization
par: Do, Bach, et autres
Publié: (2025) -
Frequentist Regret Analysis of Gaussian Process Thompson Sampling via Fractional Posteriors
par: Roy, Somjit, et autres
Publié: (2026) -
Multi-objective Bayesian Optimization With Mixed-categorical Design Variables for Expensive-to-evaluate Aeronautical Applications
par: Bartoli, Nathalie, et autres
Publié: (2025)