Buchumschlag

A General Framework for Joint Multi-State Models

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Laplante, Félix, Ambroise, Christophe
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Methodology Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

A Post-Processing Conformal Prediction Approach for Conditional Coverage via Pivotal Scores
von: Laplante, Félix
Veröffentlicht: (2026)

Robust and Conjugate Spatio-Temporal Gaussian Processes
von: Laplante, William, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian Joint Model of Multi-Sensor and Failure Event Data for Multi-Mode Failure Prediction
von: Fard, Sina Aghaee Dabaghan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Generalized Adaptive Joint Learning Framework for High-Dimensional Time-Varying Models
von: Chen, Baolin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Unified Hierarchical Multi-Task Multi-Fidelity Framework for Data-Efficient Surrogate Modeling in Manufacturing
von: Mehta, Manan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Changepoint Detection As Model Selection: A General Framework
von: Grantham, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Spectral Bridges
von: Laplante, Félix, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Reverse Markov Learning: Multi-Step Generative Models for Complex Distributions
von: Shen, Xinwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

StepMix: A Python Package for Pseudo-Likelihood Estimation of Generalized Mixture Models with External Variables
von: Morin, Sacha, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A VAE-based Framework for Learning Multi-Level Neural Granger-Causal Connectivity
von: Lin, Jiahe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Unified Framework for Inference with General Missingness Patterns and Machine Learning Imputation
von: Chen, Xingran, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Joint Linked Component Analysis for Multiview Data
von: Xiao, Lin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Measuring the Driving Forces of Predictive Performance: Application to Credit Scoring
von: Sullivan, Hué, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Actively Learning Joint Contours of Multiple Computer Experiments
von: Prim, Shih-Ni, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Joint and Individual Structure in Network Data with Covariates
von: James, Carson, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Proximal Approximate Inference in State-Space Models
von: Abdulsamad, Hany, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MMCE: A Framework for Deep Monotonic Modeling of Multiple Causal Effects
von: Chen, Juhua, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Transfer Learning Framework for Multilayer Networks via Model Averaging
von: Qiu, Yongqin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Joint Registration and Conformal Prediction for Partially Observed Functional Data
von: Wang, Fangyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Joint modeling for learning decision-making dynamics in behavioral experiments
von: Bian, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Estimate exponential memory decay in Hidden Markov Model and its applications
von: Ye, Felix X. -F., et al.
Veröffentlicht: (2017)

Estimating Joint Interventional Distributions from Marginal Interventional Data
von: Mejia, Sergio Hernan Garrido, et al.
Veröffentlicht: (2024)

JUCAL: Jointly Calibrating Aleatoric and Epistemic Uncertainty in Classification Tasks
von: Heiss, Jakob, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Online Joint Assortment-Inventory Optimization under MNL Choices
von: Liang, Yong, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Jointly Modeling and Clustering Tensors in High Dimensions
von: Cai, Biao, et al.
Veröffentlicht: (2021)

JANET: Joint Adaptive predictioN-region Estimation for Time-series
von: English, Eshant, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Transfer Learning for Contextual Joint Assortment-Pricing under Cross-Market Heterogeneity
von: Chen, Elynn, et al.
Veröffentlicht: (2026)

M-learner:A Flexible And Powerful Framework To Study Heterogeneous Treatment Effect In Mediation Model
von: Li, Xingyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Gradient Boosted Mixed Models: Flexible Joint Estimation of Mean and Variance Components for Clustered Data
von: Prevett, Mitchell L., et al.
Veröffentlicht: (2025)

TransformerLSR: Attentive Joint Model of Longitudinal Data, Survival, and Recurrent Events with Concurrent Latent Structure
von: Zhang, Zhiyue, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Generative Framework for Causal Estimation via Importance-Weighted Diffusion Distillation
von: Song, Xinran, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DoubleGen: Debiased Generative Modeling of Counterfactuals
von: Luedtke, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Coupling Generative Modeling and an Autoencoder with the Causal Bridge
von: Meng, Ruolin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Counterfactual Generative Models for Time-Varying Treatments
von: Wu, Shenghao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Interventional Imbalanced Multi-Modal Representation Learning via $β$-Generalization Front-Door Criterion
von: Li, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Making Multi-Axis Models Robust to Multiplicative Noise: How, and Why?
von: Andrew, Bailey, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Identifiable Deep Generative Models via Sparse Decoding
von: Moran, Gemma E., et al.
Veröffentlicht: (2021)

Tucker Diffusion Model for High-dimensional Tensor Generation
von: Guo, Jianhua, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Adaptive Nonparametric Perturbations of Parametric Models with Generalized Bayes
von: Wu, Bohan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SKADA-Bench: Benchmarking Unsupervised Domain Adaptation Methods with Realistic Validation On Diverse Modalities
von: Lalou, Yanis, et al.
Veröffentlicht: (2024)