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Un nuevo enfoque para una reducción de dimensiones efectiva en tareas de clasificación.

La investigación se centra en mejorar las defensas del aprendizaje automático contra ataques adversariales.

Analizando cómo el promedio moldea las distribuciones numéricas a lo largo del tiempo.

Examinando técnicas para modelar y entender sistemas multiescala usando EDE y estimación de parámetros.

Analizando cómo los rasgos individuales afectan las respuestas a la medicación mediante métodos estadísticos.

Este artículo explora la importancia de los emparejamientos en grafos aleatorios y sus aplicaciones.

Nuevos métodos mejoran la precisión al medir distancias entre puntos de datos.

Investigando métodos más rápidos para pruebas de dos muestras usando características aleatorias de Fourier.

Aprende cómo los espacios hiperbólicos mejoran la modelación de datos para estructuras complejas.

Descubre cómo la reducción de dimensiones ayuda a manejar datos complejos de manera efectiva.

La Ley de Benford muestra patrones extraños en los primeros dígitos de los conjuntos de datos.

Este estudio mejora el rendimiento del clasificador a través de estrategias específicas en el Aprendizaje de Etiquetas Parciales de Múltiples Instancias.

Un nuevo método para mejores conjuntos de predicciones usando múltiples funciones de puntuación.

Un nuevo método mejora la precisión del descubrimiento causal usando selección automática de núcleos.

Presentando un método bayesiano para inferir estados ocultos en sistemas complejos.

La investigación explora cómo estimar estadísticas mientras se respetan las necesidades de privacidad de los usuarios.

Nuevos métodos para calcular geodésicas en el manifold de Stiefel mejoran la eficiencia del algoritmo.

Nuevo algoritmo mejora el muestreo de rebanadas elípticas para distribuciones truncadas.

Nuevos métodos mejoran los conjuntos de confianza en estadísticas de alta dimensión.

Una herramienta para la selección simultánea de variables en modelos de regresión bayesianos.

Una mirada a la importancia de las distribuciones subweibull en el análisis de datos.

Un nuevo marco conecta la teoría con la práctica en el aprendizaje automático.

Examinar el experimento de Fisher sobre la distinción entre té y leche ofrece ideas sobre la prueba de hipótesis.

Un enfoque flexible para entender los comportamientos de secuencias irregulares en matemáticas.

El método MGMC mejora la eficiencia en el muestreo de distribuciones gaussianas complejas.

Un nuevo método mejora el aprendizaje a partir de datos complejos utilizando proximales de Wasserstein.

Aprende cómo la inferencia bayesiana actualiza creencias con nueva evidencia.

Métodos para transformar datos complejos en formatos visuales claros.

Aprende cómo la regresión cuantílica y los algoritmos MM mejoran el análisis de datos en varios campos.

Este artículo habla sobre cómo crear bandas de confianza para la densidad espectral en series de tiempo estacionarias.

Aprende cómo los datos de población mejoran la precisión de las predicciones en modelos inciertos.

La calibración ayuda a mejorar la precisión en los modelos de propagación de enfermedades para tomar mejores decisiones de salud.

Este estudio examina el impacto de la brillantez media y mediana en los cálculos de distancia de las cefeidas.

Una mirada al comportamiento de procesos estables cerca de límites geométricos.

Este artículo examina los posteriors de Bayes en problemas inversos no lineales desde una perspectiva frecuentista.

Un nuevo enfoque bayesiano mejora los procesos gaussianos para una mejor predicción y manejo de la incertidumbre.

Nuevas secuencias de confianza mejoran la estimación de incertidumbre en modelos estadísticos.

Nuevos modelos mejoran las predicciones y explicaciones en el análisis de supervivencia.

Un método basado en datos mejora las estimaciones de confianza en escenarios de regresión de alta dimensión.

La ultrametricidad local aclara las relaciones de datos en el análisis.