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Explorando el papel de las funciones submodulares en variables aleatorias bajo dependencia negativa.

Una mirada a cómo factores aleatorios dan forma a colecciones de puntos.

Aprende a crear intervalos de confianza efectivos para diferencias de proporciones en muestras pequeñas.

Una mirada al análisis de datos de redes y métricas clave como el índice de Randić.

Una mirada a cómo los Bosques Aleatorios estiman la precisión de las predicciones para una mejor clasificación de datos.

Este artículo habla sobre un nuevo enfoque para mejorar las estimaciones en estudios de tiempo de eventos.

Descubre un nuevo método para trabajar con distribuciones conjuntas en programación probabilística.

Un método de regresión cuantílica robusto mejora las predicciones en tareas de imágenes médicas.

Nuevos métodos de bootstrap mejoran la prueba de vectores de media poblacional en datos de alta dimensión.

Este artículo habla sobre el uso de estadísticas U para mejorar el análisis de datos dyádicos.

La inferencia selectiva ofrece mejor precisión para las pruebas de hipótesis después de la agrupación.

Los investigadores enfrentan los desafíos de los datos incompletos para obtener resultados precisos.

Aprende cómo los métodos bayesianos mejoran la precisión de las predicciones en resultados inciertos.

Presentando el Método de Descenso Estocástico Más Empinado para una mejor optimización en espacios complejos.

Un método para optimizar la configuración de privacidad y mejorar la protección de datos y su utilidad.

Una guía sobre los medios isomórficos y sus aplicaciones en comparaciones.

BETULA mejora el clustering jerárquico, haciéndolo más rápido y eficiente.

La prueba de Radon-Kolmogorov-Smirnov mejora la prueba de dos muestras en estadísticas usando redes neuronales.

ProSMIN mejora la representación del modelo sin datos etiquetados, enfrentando desafíos clave en el aprendizaje auto-supervisado.

Un nuevo modelo mejora los estudios de interacción genética usando variables auxiliares.

Un nuevo método para mejorar las predicciones en el aprendizaje profundo bayesiano enfocándose en parámetros clave.

Descubriendo la distribución inesperada de los dígitos principales en grandes conjuntos de datos.

Aprende cómo la descomposición tensorial robusta mejora el análisis de datos en medio de ruido y valores atípicos.

Una mirada a cómo la memoización estocástica mejora la programación probabilística.

Un nuevo método para manejar los valores faltantes en los árboles de decisión.

Las pruebas en grupo ofrecen una forma más sencilla de identificar defectos en diferentes áreas.

Una visión general de la monotonicidad cíclica y su impacto en los problemas de transporte.

Este artículo examina las variaciones de potencia en procesos estocásticos influenciados por el movimiento browniano fraccionario.

Aprende a manejar puntos de datos extremos en el análisis de manera efectiva.

Clasificando eficientemente elementos mientras se consideran comparaciones por pares ruidosas usando métodos espectrales.

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Una mirada a cómo los números se pueden expresar como sumas de enteros.

Aprende cómo DBMR y NMF hacen que el análisis de datos sea más fácil.

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Examinando cómo varios factores influyen en los tiempos de mezcla en modelos de urna.

Un nuevo método mejora la fiabilidad de las predicciones a pesar del etiquetado incorrecto de los datos.

Una mirada a cómo el movimiento browniano fraccionario cruza niveles con el tiempo.

Un nuevo método mejora la comprensión de relaciones complejas en series temporales.

Explorando técnicas de aprendizaje métrico para datos de alta dimensión.