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Abordando la equidad en el aprendizaje automático para mejores resultados estadísticos.

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DiffRed combina técnicas para simplificar el análisis de datos y mejorar los resultados.

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Un nuevo enfoque enfatiza las aproximaciones válidas en lugar de buscar la verdad en los modelos.

Explorando la interacción entre fractales y campos aleatorios.

Explorando métodos para mejorar la clasificación multiclase a través de técnicas de pérdida sustituta.

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Explorando técnicas para mejorar los clasificadores multicategoría en medio de desafíos de datos mal etiquetados.

Un estudio que examina cómo las partículas interactúan, fluyen y fluctúan con el tiempo.

Un método para asegurar grupos equilibrados en experimentos para obtener resultados justos.

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Nuevos métodos mejoran la eficiencia y precisión en la construcción de árboles.

Introduciendo un método para la estimación de densidad usando la cuasi-interpolación de B-spline Hermite en agrupamiento.

Una mirada a cómo la teoría de la información mide y procesa datos.

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Un nuevo enfoque para los bandidos lineales aborda el ruido en la retroalimentación para tomar mejores decisiones.

Mejorando la eficiencia del modelo con nuevas técnicas de aprendizaje activo para datos incompletos.

GhostKnockoffs mejora la selección de variables usando estadísticas resumen en genética y más allá.

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Nuevas medidas mejoran las comparaciones de conjuntos de datos médicos complejos.

Aprende cómo la Pérdida de Histograma mejora las predicciones de regresión al modelar la incertidumbre.

Un nuevo algoritmo mejora la detección de factores intercambiables en gráficos de factores.

Nuevo método SWAP mejora la comprensión de los vidrios de spin a través de dinámicas de relajación mejoradas.

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Nuevos métodos para estimar procesos de eventos aleatorios a partir de datos limitados.

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Analizando las causas de las diferencias de rendimiento en aplicaciones de aprendizaje automático en varios entornos.

Un nuevo método para estimar con precisión el tamaño de la población con datos limitados.

Este artículo examina las complejidades y limitaciones de los métodos de regresión lineal escasa.

Un nuevo método ayuda a abordar problemas difíciles de inferencia estadística usando muestras artificiales.

Estudio de cómo arcos de tamaño aleatorio cubren un toro unidimensional con el tiempo.

Analizando las complicaciones de extrapolar funciones completamente monótonas en medio de datos ruidosos.

Investigando los desafíos de la regresión lineal escasa a través de problemas de reticulado.

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PORTSEA avanza en estadísticas de valor extremo, influyendo en varios campos y en la educación.