Estadística

FLAG mejora la estimación de matrices de precisión en sistemas complejos sin suposiciones estrictas.

Un modelo para mejorar las predicciones de ventas en locales de comida rápida.

Un estudio sobre la efectividad de los modelos climáticos en la predicción de patrones meteorológicos.

Enfoques innovadores combinan genética e imágenes para un mejor diagnóstico de la esquizofrenia.

Un nuevo directorio simplifica el acceso a conjuntos de datos esenciales sobre el rendimiento de edificios.

Un nuevo enfoque para mejorar la clasificación de ECG a través de la extracción automática de características.

Nuevo marco permite a los robots buscar la guía humana en instrucciones poco claras.

Presentando un nuevo método para calcular la distancia de Wasserstein de forma eficiente en grandes conjuntos de datos.

Un nuevo enfoque para los bandits contextuales mejora los resultados de toma de decisiones en varios campos.

Combinando predictores para mejorar la precisión en varios contextos.

Descubre cómo el entrenamiento estructurado mejora el rendimiento y la velocidad del aprendizaje automático.

Una nueva técnica mejora la forma de completar datos faltantes para un análisis mejor.

TDS mejora los modelos de difusión para una generación de datos eficiente y versátil.

Este artículo habla sobre los Transformadores moldeados y su papel en la estabilización de modelos de aprendizaje profundo.

Nuevas técnicas mejoran la eficiencia y precisión en el diseño experimental usando métodos bayesianos.

Nuevos algoritmos mejoran el aprendizaje de estructuras en sistemas complejos con muchas variables.

Un nuevo método para muestrear distribuciones complejas en imágenes.

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el paquete gips revela estructuras ocultas en conjuntos de datos de alta dimensión para mejorar el análisis.

Este artículo explora formas de mejorar los métodos para optimizar datos inciertos.

Nuevos métodos adaptativos mejoran la inferencia bayesiana con Monte Carlo Hamiltoniano.

Un nuevo algoritmo mejora el muestreo de puntos de reticulado en poliedros.

Un nuevo método simplifica la selección de variables para mejorar la precisión en las predicciones.

Combinando modelos lineales con aprendizaje profundo para mejorar las estimaciones de tiempo de eventos.

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Una mirada al papel del modelado de decisiones en mejorar elecciones basadas en datos.

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La sensibilidad del diseño ayuda a mejorar la fiabilidad de los hallazgos en estudios observacionales.

MOP-UP revela variaciones ocultas en conjuntos de datos complejos a través de técnicas innovadoras de reducción de dimensiones.

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Una mirada a cómo las patentes impulsan el crecimiento biotecnológico en el Reino Unido.

Examinando la industria minera de Perú a través del análisis de datos y pronósticos futuros.

Una mirada a la regla de Haldane y su impacto en hacer predicciones.

Un modelo mejorado para analizar conexiones en redes bipartitas.

Combinar clasificadores neuronales con simulación de Monte Carlo mejora los métodos de análisis de datos.

Un estudio sobre la identificación de factores que afectan las tasas de fertilidad en diferentes países.

Aprende cómo la automatización puede simplificar la evaluación de tareas abiertas para los educadores.

Resumen de modelos de volatilidad en geografía, finanzas y ciencia ambiental.

Explora cómo los juegos estadísticos mejoran la inferencia aproximada en el análisis de datos.

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Explorando la importancia de los procesos binomiales negativos en la teoría de la probabilidad.

Una mirada a la detección y recuperación en redes complejas.

Este artículo explora cómo estimar tamaños de conjuntos usando muestras puntuales y funciones de volumen polinómicas.

Presentando un método flexible para estimar mejor las relaciones en datos complejos.

Hablando sobre el papel de las medidas espectrales de Tsirelson en el filtrado de ruido.