Mathematik - Statistik-Theorie

Dieser Artikel behandelt die Auswirkungen von fehlenden Daten und Sensitivitätsanalysen in der Forschung.

Lerne effiziente und private Methoden zur Schätzung von Entropie in Daten.

Eine Methode, um Änderungen in mehreren Datenströmen genau und schnell zu erkennen.

Die Balance zwischen Datenschutzbedenken und dem Bedürfnis nach effektiver Datenanalyse finden.

Erkunde die Konzepte von Flags und Flagfolds bei der Analyse komplexer Datenstrukturen.

Dieser Artikel erklärt die Herausforderungen von endlich grossen Stichproben in der statistischen Analyse.

Ein Blick darauf, wie Mischmodelle helfen können, komplexe Datensätze zu analysieren.

Eine Analyse von extremen Ereignissen mithilfe von max-stabilen Zeitreihen und Tail-Dependence-Koeffizienten.

Ein innovativer Ansatz, der Offline- und Online-Verstärkungslernen kombiniert, um die Entscheidungsfindung zu verbessern.

Untersuchen, wie die Signaturveränderung die Merkmalsauswahl bei der Lasso-Regression verbessert.

Die Auswirkungen von Datenabhängigkeit auf die Leistung der linearen Regression erkunden.

Neue Methoden zur Bewertung von Strategien mit unvollständigen Daten.

Ein neues Framework verbessert die Vorhersagen trotz unvollständiger Daten.

Ein Blick in die Funktionsweise von tiefen neuronalen Netzwerken und ihrer Komplexität.

Einführung von kausalen Räumen, um unser Verständnis von Kausalität zu verbessern.

Dieser Artikel behandelt wichtige Themen zur Identifizierung von linearen Systemen anhand von Daten.

Dieses Papier präsentiert eine neuartige Methode zur Verteilungsapproximation mithilfe der Kernel-Stein-Diskrepanz.

Neues Design verbessert die Genauigkeit der Schätzungen von Behandlungseffekten durch die Ausgewogenheit der Kovariaten.

Fortschritte im Verständnis von Teilchenwechselwirkungen in unkonventionellen Umgebungen.

Eine Methode zur genauen Rekonstruktion fehlender Daten in der Funktionalanalyse.

Ein Blick darauf, wie räumliche Punktprozesse helfen, Ereignisse in verschiedenen Kontexten zu modellieren.

Ein tiefer Einblick in die Komplexität von Modellen und deren Einfluss auf die Leistung.

Ein Blick darauf, wie harmloses Overfitting Machine-Learning-Modelle nutzen kann.

Lerne, wie man Veränderungen in Datenverteilungen mit fortgeschrittenen statistischen Methoden erkennt.

Methoden zur Schätzung von Durchschnitten aus komplexen, unendlichen-dimensionalen Daten.

Lerne effektive Methoden für genaue statistische Schätzungen in endlichen Populationen.

Einführung von innovativen Tests zur Analyse von sphärischen und hypersphärischen Datenverteilungen.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Effizienz des Reinforcement Learnings und minimiert den Datenbedarf.

Eine Methode, die menschliche Einsichten nutzt, um effektives Offline-Verstärkungslernen zu ermöglichen.

Untersuchung des Einflusses von Stichprobengrösse und Rauschen auf die Genauigkeit der logistischen Regression.

Das Verstehen von glatten Funktionen kann das Lernen verbessern, aber sie brauchen genügend Daten.

Dieser Artikel beschäftigt sich mit den Komplikationen, die beim Reinigen von lauten Daten für maschinelles Lernen auftreten.

Die Behandlung von Datenschutz und Genauigkeit in der Analyse synthetischer Daten durch Bayessche Inferenz.

Ein Blick darauf, wie extreme Werte von zwei Variablen interagieren und verschiedene Bereiche beeinflussen.

Lern was über fortgeschrittene Mittel und ihre Rolle in der Datenanalyse.

Forschung zur Lasso-Schätzung verbessert die Genauigkeit von Gruppentests zur COVID-19-Erkennung.

Neue SVGD-Varianten verbessern die Abtauseffizienz für komplexe Verteilungen.

Ein neuer Ansatz zur Analyse von Daten mit GLMs in komplexen Szenarien.

Untersuchung der Leistung von multinomialer logistischer Regression in hochdimensionalen Einstellungen und der Wichtigkeit von Merkmalen.

Entscheidungsfindung verbessern durch effiziente Sammlung von menschlichem Feedback im RL.