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Un nuevo método mejora la estimación de parámetros en sistemas cuánticos.

Un nuevo marco mejora la prueba de hipótesis en modelos de regresión aditiva.

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Usando métodos bayesianos para mejorar las estimaciones del efecto del tratamiento en la investigación médica.

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CLAMS automatiza la selección de modelos de agrupamiento para conjuntos de datos sin etiquetas.

Este documento presenta el Modelo de Varianza Gamma para mediciones precisas de la masa de partículas.

Un enfoque fresco para entender los efectos causales en estudios de tratamiento con variables continuas.

Un enfoque sistemático para encontrar los mejores modelos de energía oscura utilizando datos de supernovas.

Nuevos métodos de filtrado mejoran las predicciones climáticas y la toma de decisiones.

Los métodos bayesianos mejoran la velocidad y precisión del análisis de datos para grandes conjuntos de datos.

Un nuevo método combina la inferencia bayesiana y el aprendizaje automático para mejorar el análisis de datos.

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KnewImp mejora la precisión en la imputación de datos faltantes y simplifica los procesos de entrenamiento.

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Un nuevo método mejora los modelos GP para manejar diseños complejos impresos en 3D.

Un nuevo método para estimar expectativas condicionales de manera eficiente en entornos inciertos.

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Este artículo examina el impacto de los grandes datos en la investigación de ciencias de la vida.

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Las reglas de puntuación adecuadas mejoran la evaluación de pronósticos probabilísticos en varios campos.

Un nuevo método mejora la eficiencia de predicción utilizando reponderación basada en entropía.

Presentamos un método para simplificar las relaciones entre variables en modelos gráficos a través de la agrupación.

Un nuevo método para ajustar hiperparámetros usando ideas bayesianas.

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