Qian Lin

Una mirada a los algoritmos espectrales y su papel en las predicciones de aprendizaje automático.

Nuevos métodos mejoran la toma de decisiones en IA mientras aseguran seguridad y eficiencia.

Este artículo habla sobre clasificadores de núcleo y su rendimiento en espacios de Sobolev.

Examinando el efecto de saturación en la Regresión de Cresta Kernel y sus implicaciones para las predicciones.

Una mirada a los desafíos y conocimientos de la regresión de núcleo en entornos de alta dimensión.

Examinando cómo la flexibilidad en los modelos mejora la precisión predictiva a través de ajustes dinámicos.