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Examinando cómo la correlación de distancia mide la dependencia de variables y su respuesta a los valores atípicos.

Explorando las propiedades de las matrices aleatorias simétricas y sus autovalores.

Un nuevo método reduce la complejidad en datos categóricos jerárquicos para mejorar las predicciones.

Un nuevo método simplifica las revisiones de documentos utilizando el estimador de tamaño de población de Chao.

La muestreo cuántico ofrece nuevas formas de abordar desafíos difíciles en varios campos.

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Nuevos métodos mejoran la modelización y las predicciones en estadística usando regresión de cresta de núcleo.

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DOUST usa el entrenamiento en tiempo de prueba para mejorar la detección de outliers sin necesidad de datos etiquetados.

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Extendiendo las distancias Sliced-Wasserstein a variedades de Cartan-Hadamard para mejorar la comparación de datos.

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Nuevos algoritmos aseguran justicia y diversidad en la selección de datos.

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Una mirada a la inferencia causal, los tratamientos y las variables intermedias en la investigación.

Un nuevo método mejora el aprendizaje activo para conjuntos de datos desbalanceados.

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Analizando la relación entre el aprendizaje contrastivo y métodos tradicionales como PCA.

Un nuevo modelo combina el análisis temporal y de frecuencia para mejorar la precisión de las predicciones.

Aprendiendo factores ocultos de datos incompletos en sistemas complejos.

Un método innovador mejora el análisis estadístico en regresión logística de alta dimensión.