Buchumschlag

Prediction-powered Inference by Mixture of Experts

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Gu, Yanwu, Kong, Linglong, Xia, Dong
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning Applications
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Local Prediction-Powered Inference
von: Gu, Yanwu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Deep Bayesian Nonparametric Framework for Robust Mutual Information Estimation
von: Fazeliasl, Forough, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Combining Structural and Unstructured Data: A Topic-based Finite Mixture Model for Insurance Claim Prediction
von: Hou, Yanxi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TCDformer-based Momentum Transfer Model for Long-term Sports Prediction
von: Liu, Hui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Machine Learning-Based Framework to Shorten the Questionnaire for Assessing Autism Intervention
von: Dong, Audrey, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Spatially Robust Inference with Predicted and Missing at Random Labels
von: Salerno, Stephen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning Car-Following Behaviors Using Bayesian Matrix Normal Mixture Regression
von: Zhang, Chengyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Pedestrian Volume Prediction Using a Diffusion Convolutional Gated Recurrent Unit Model
von: Dong, Yiwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Neural Network-based Partial-Linear Single-Index Models for Environmental Mixtures Analysis
von: Do, Hyungrok, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The temporal overfitting problem with applications in wind power curve modeling
von: Prakash, Abhinav, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Prognostics of Multisensor Systems with Unknown and Unlabeled Failure Modes via Bayesian Nonparametric Process Mixtures
von: Fu, Kani, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Surrogate Representation Inference for Text and Image Annotations
von: Nakamura, Kentaro
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian Inference on Brain-Computer Interfaces via GLASS
von: Zhao, Bangyao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Summarizing Bayesian Nonparametric Mixture Posterior -- Sliced Optimal Transport Metrics for Gaussian Mixtures
von: Nguyen, Khai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Expert-Guided Class-Conditional Goodness-of-Fit Scores for Interpretable Classification with Informative Missingness: An Application to Seismic Monitoring
von: Cohen, Shahar, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Explainable Federated Bayesian Causal Inference and Its Application in Advanced Manufacturing
von: Xiao, Xiaofeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A State-Space Perspective on Modelling and Inference for Online Skill Rating
von: Duffield, Samuel, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A two-step machine learning approach to statistical post-processing of weather forecasts for power generation
von: Baran, Ágnes, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Data is missing again -- Reconstruction of power generation data using $k$-Nearest Neighbors and spectral graph theory
von: Pierrot, Amandine, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Testing Generalizability in Causal Inference
von: Manela, Daniel de Vassimon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Rapid Parameter Inference with Uncertainty Quantification for a Radiological Plume Source Identification Problem
von: Edwards, Christopher, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SLEM: Machine Learning for Path Modeling and Causal Inference with Super Learner Equation Modeling
von: Vowels, Matthew J.
Veröffentlicht: (2023)

Advancing Causal Inference: A Nonparametric Approach to ATE and CATE Estimation with Continuous Treatments
von: Souto, Hugo Gobato, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bayesian Nonlinear PDE Inference via Gaussian Process Collocation with Application to the Richards Equation
von: Yang, Yumo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Approximating Heavy-Tailed Distributions with a Mixture of Bernstein Phase-Type and Hyperexponential Models
von: Ziani, Abdelhakim, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Causal Inference with Double/Debiased Machine Learning for Evaluating the Health Effects of Multiple Mismeasured Pollutants
von: Xu, Gang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient Inference for Noisy LLM-as-a-Judge Evaluation
von: Chen, Yiqun T, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Causal Inference for Genomic Data with Multiple Heterogeneous Outcomes
von: Du, Jin-Hong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Longitudinal Risk Prediction in Mammography with Privileged History Distillation
von: Karimian, Banafsheh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Using Sequences of Life-events to Predict Human Lives
von: Savcisens, Germans, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Graph Sufficiency Perspective for Neural Networks
von: Shen, Cencheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Player Pressure Map -- A Novel Representation of Pressure in Soccer for Evaluating Player Performance in Different Game Contexts
von: Gu, Chaoyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Diagnostics for Individual-Level Prediction Instability in Machine Learning for Healthcare
von: Miller, Elizabeth W., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Predicting Air Pollution in Cork, Ireland Using Machine Learning
von: Rashidunnabi, Md, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Calibrated Predictive Lower Bounds on Time-to-Unsafe-Sampling in LLMs
von: Davidov, Hen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Predicting House Rental Prices in Ghana Using Machine Learning
von: Adzanoukpe, Philip
Veröffentlicht: (2025)

Predicting Customer Lifetime Value Using Recurrent Neural Net
von: Chen, Huigang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Copula Conformal Prediction for Multi-step Time Series Forecasting
von: Sun, Sophia, et al.
Veröffentlicht: (2022)

The Living Forecast: Evolving Day-Ahead Predictions into Intraday Reality
von: Bölat, Kutay, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An Explainable AI Model for Predicting the Recurrence of Differentiated Thyroid Cancer
von: Ahmad, Mohammad Al-Sayed, et al.
Veröffentlicht: (2024)