Statistik

Untersuchung von Fairness-Massnahmen in Risikobewertungsmodellen in verschiedenen Bereichen.

Erforschen, wie grafische Modelle Muster der Krankheitsausbreitung über die Zeit zeigen.

Untersuchen, wie Kryptowährungen wie Bitcoin und Ethereum zu traditionellen Finanzmärkten stehen.

Lern, wie A/B-Tests Entscheidungen im Business verbessern und Nutzererlebnisse optimieren können.

Neue Erkenntnisse über die Auswirkungen der Omikron-Variante auf die öffentliche Gesundheit.

Dieser Artikel untersucht Skill-Modelle im Darts mit empirischen Bayes-Methoden zur Spieleranalyse.

Ein neuer statistischer Ansatz verbessert die Schätzungen der Sterblichkeitsraten bei unter Fünfjährigen in verschiedenen Altersgruppen.

Erfahre, wie maschinelles Lernen dabei hilft, Fahrzeugversicherungsansprüche vorherzusagen und faire Prämien festzulegen.

SNAMs bieten klarere Einblicke in Vorhersagen von maschinellem Lernen.

Eine neue Methode verbessert die Datenklassifizierung mit Hilfe von Kovarianzmatrix-Clustering.

Lerne die wichtigsten Konzepte in Optimierung und Sampling für effektive Entscheidungen.

Entdecke innovative Methoden zur Analyse von Längsschnittdaten mit dem lqmix R-Paket.

RESI vereinfacht die Berichterstattung von Effektgrössen in Forschungsstudien.

Ein gezielter Ansatz zur Verbesserung der Genauigkeit der variationalen Inferenz.

Diese Studie hebt Methoden zur Analyse von Gehirnsignalen mithilfe von Kovarianzmatrizen hervor.

Strukturen in Daten durch verbundene Cluster-Methoden untersuchen.

Ein Blick auf GLMs und ihre Beziehung zu Gaussian-Mischungen.

Aktives Lernen geht das Problem an, Daten effizient im maschinellen Lernen zu kennzeichnen.

Bayesian Pseudo-Label-Auswahl verbessert das Modelltraining mit begrenzten, beschrifteten Daten.

Untersuchung von Fairness-Massnahmen in Risikobewertungsmodellen in verschiedenen Bereichen.

Neue Methoden verbessern die Analyse von phylogenetischen Bäumen durch maschinelles Lernen.

Erforschen, wie grafische Modelle Muster der Krankheitsausbreitung über die Zeit zeigen.

Neue Entnahmemethoden verbessern die Effizienz und Genauigkeit in bayesianischen neuronalen Netzen.

Diese Forschung untersucht, wie Gausssche Mischungen die Datenmodellierungstechniken verbessern können.

Aktives Lernen geht das Problem an, Daten effizient im maschinellen Lernen zu kennzeichnen.

Bayesian Pseudo-Label-Auswahl verbessert das Modelltraining mit begrenzten, beschrifteten Daten.

Untersuchung von Fairness-Massnahmen in Risikobewertungsmodellen in verschiedenen Bereichen.

Eine Methode vorstellen, um komplexe Datenbeziehungen besser zu handhaben.

Dieser Artikel behandelt Methoden zur Verbesserung von Vorhersagen mit unausgeglichenen Daten in der Regression.

Eine Übersicht über zwei Korrelationsmethoden und einen neuen kombinierten Ansatz.

Forschung verbessert die Fähigkeit von neuronalen Netzen, sich an neue Daten anzupassen.

Ein Tool für Forscher, um Veränderungen in Daten über die Zeit zu modellieren.

Neue Entnahmemethoden verbessern die Effizienz und Genauigkeit in bayesianischen neuronalen Netzen.

Überprüfung der Zuverlässigkeit und Validierung von Einflussfunktionen in Deep-Learning-Modellen.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Genauigkeit bei der Vorhersage von Krankheitsausbrüchen durch detaillierte Datengenerierung.

Eine Diskussion über die Zusammenführung statistischer Ansätze für eine bessere Datenanalyse.

Ein neuer Ansatz zeigt individuelle Unterschiede in den Behandlungseffekten des Programms.

Methoden zur genauen Berechnung von Durchschnitten und Varianzen trotz fehlender Datenpunkte.

Eine Methode, um spezifische Ergebnisse mit relevanten vergangenen Daten vorherzusagen.

Ein neues Rahmenwerk für bessere statistische Inferenz in Forschung und Analyse.

Ein Blick auf GLMs und ihre Beziehung zu Gaussian-Mischungen.

Diese Forschung untersucht, wie Gausssche Mischungen die Datenmodellierungstechniken verbessern können.

Dieser Artikel hebt die Rolle von nicht-separierbaren Kernen in Gauss-Prozessen hervor.

iPCA bietet ne Methode, um die Beziehungen in gruppierten Daten zuverlässig zu analysieren.

Erforsche Methoden für zuverlässige Vorhersagen im maschinellen Lernen durch Konfidenzintervalle.

Ein Blick auf das Überrisiko und die empirische Risikominderung mit exp-konvexen Verlusten.

Ein Blick darauf, wie Policy Mirror Descent die Entscheidungsfindung in MDPs verbessert.

Ein neuer Algorithmus zur Schätzung von Transformationen bei Datenfehlern.