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Un nuevo método híbrido mejora la estimación de información mutua al combinar técnicas generativas y discriminativas.

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Perspectivas sobre tasas de convergencia y comportamientos de distribución en estadística.

Explorando el impacto y los métodos de análisis de datos de mortalidad.

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Nueva distribución Stirling-gamma mejora la flexibilidad en la agrupación de datos.

Explorando métodos para sacar señales de conjuntos de datos ruidosos en diferentes campos.

Explorando los valores propios en matrices de Toeplitz específicas con dos diagonales no nulas.

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Un nuevo método mejora la eficiencia en el análisis de modelos gaussianos latentes.

Una mirada a las dependencias funcionales y su importancia en la precisión de los datos.

Un nuevo método de optimización mejora la velocidad y la eficiencia en escenarios con grandes datos.

Este artículo examina cómo los científicos analizan datos cósmicos y el papel de la covarianza.

Nuevo método mejora la flexibilidad en la estimación de parámetros en modelos parcialmente lineales.

Estudio de la eficiencia de empaquetado de rectángulos usando el método de adsorción secuencial aleatoria.

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Un nuevo método mejora la velocidad y precisión en el control de riesgo de estadísticas U.

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Un nuevo método para medir errores de discretización usando la distribución Wishart.

Aprende cómo las técnicas de muestreo moldean la investigación y el análisis de datos.

Explora la fuerte B-desigualdad y su importancia en matemáticas.

Examinando distribuciones de Dickman multivariadas y perpetuidades de Vervaat para mejorar el análisis de datos.

Una inmersión profunda en los métodos de transporte óptimo y sus aplicaciones.

Mejorando la evaluación de modelos bayesianos mediante técnicas de calibración eficientes.

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Explorando los beneficios de las distancias de Wasserstein en la generalización de modelos de aprendizaje automático.

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Un nuevo enfoque para entrenar modelos de manera efectiva a pesar de las etiquetas ruidosas.

Este artículo habla sobre el uso de mini-lotes con procesos gaussianos para resolver PDEs no lineales.

Un estudio sobre la estimación y prueba de funciones de densidad monótonas usando enfoques bayesianos.

Una mirada a cómo los métodos bayesianos mejoran la estimación de densidad bajo restricciones de forma.

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Una revisión de la evolución y uso práctico de las bases de Markov en muestreo de datos.