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Un nuevo método enfrenta los desafíos de datos duplicados en modelos de procesos de puntos espaciales.

Una mirada al papel de los datos no probabilísticos en los métodos estadísticos modernos.

Una exploración de la estabilidad algorítmica y las limitaciones en las pruebas.

Nuevos métodos para certificar la anticoncentración en distribuciones de datos mejoran las aplicaciones de aprendizaje automático.

Una mirada al muestreo de importancia anidado diferenciable y sus beneficios en el aprendizaje automático.

Una mirada a cómo los métodos de cuasi-Monte Carlo aleatorios estiman integrales bajo varias condiciones.

Este estudio explora cómo los maestros influyen en las creencias y prácticas de otros.

Nuevos métodos mejoran la precisión y la equidad en los resultados de salud.

Nuevos métodos para identificar cambios significativos en la varianza de datos a lo largo del tiempo.

Una mirada a los métodos de aprendizaje automático causal y su impacto en estudios complejos.

Esta investigación investiga el papel de la información adicional en la identificación de estructuras comunitarias.

Un nuevo método aborda el sesgo de selección en la estimación del efecto del tratamiento.

Explorando métodos de durabilidad de materiales y predicción de lifespan en entornos de alta tensión.

Reorganizar las divisiones de datos mejora la optimización de hiperparámetros en el aprendizaje automático.

Estrategias para manejar datos faltantes en investigaciones biomédicas sobre riesgos competitivos.

Un enfoque nuevo para cuantificar la incertidumbre en datos complejos a través de métodos basados en mezclas.

Un nuevo método simplifica la selección de variables en grandes conjuntos de datos.

Los Modelos de Mezcla Gaussiana mejoran las predicciones en la física de partículas al abordar tensiones en los datos.

Un nuevo método estima los parámetros de la actividad neuronal usando datos reales.

Nuevos núcleos mejoran el análisis de datos a través de interacciones de funciones complejas.

Este documento presenta un nuevo marco para mejorar la aleatorización en ensayos clínicos.

Un nuevo método para examinar los efectos de las políticas en la duración de los eventos usando tasas de riesgo.

Mejorando los métodos de optimización a través de UCB en estrategias bayesianas locales.

Nuevos métodos mejoran el estudio de datos cosmológicos complejos a través del aprendizaje automático.

Un nuevo enfoque para medir la precisión del modelo sin etiquetas durante cambios en los datos.

Presentando un método que integra el aprendizaje automático con estadísticas tradicionales de manera efectiva.

Este artículo habla sobre métodos para identificar vínculos causales en modelos lineales no gaussianos.

Un nuevo método para combinar datos de medición inconsistentes muestra potencial para los científicos.

Un nuevo método mejora la precisión en la predicción de transiciones de estado usando cadenas de Markov.

Descubre cómo las Características Aleatorias de Stein mejoran el análisis de datos y la precisión de las predicciones.

Una guía para mejorar la selección de modelos de supervivencia en evaluaciones económicas en salud.

Los investigadores usan NN-CDFs para estudiar las fuentes de neutrinos de manera más efectiva.

Este artículo examina las limitaciones del aprendizaje en contexto en modelos de lenguaje grandes.

Este estudio examina métodos para mejorar la clasificación de texto usando SVM y funciones de kernel.

Un nuevo enfoque que combina modelado generativo y boosting para mejores resultados de aprendizaje.

Este artículo habla sobre cómo mejorar la regresión ridgeless del núcleo usando núcleos RBF LAB.

Mejorando los conjuntos de predicción cuando las condiciones de los datos cambian sin necesitar etiquetas.

Aprende cómo la rerandomización y el ajuste de covariables mejoran la precisión en los experimentos.

Aprende cómo las empresas usan modelos estadísticos para evaluar las campañas de marketing de manera efectiva.

Nuevo marco mejora la precisión en la medición bayesiana con datos limitados.