Statistiques

Une étude sur des méthodes avancées pour évaluer les contributions des joueurs de basket.

Une analyse détaillée des tendances de performance du cricket ODI sur 36 ans.

Une étude présente un modèle pour estimer la propagation du COVID-19 dans les régions.

Des chercheurs utilisent le machine learning pour améliorer la détection des ondes solitaires internes dans les données océaniques.

Examiner le fossé entre les élites et les masses dans les discussions politiques en ligne.

Utiliser des données d'expression génique pour prédire les impacts chimiques sur la santé et l'environnement.

Analyse des méthodes traditionnelles et d'apprentissage automatique pour gérer les données manquantes.

Apprends comment les copules en vigne améliorent les prédictions dans des relations de données complexes.

Une nouvelle approche améliore la prise de décision en s'adaptant aux insights des environnements à faible coût.

Une nouvelle méthode pour un modélisation de sujets efficace dans de grands textes.

Apprends comment le réchauffement peut améliorer la performance d'entraînement des modèles en deep learning.

Un nouveau modèle améliore la génération de graphes en utilisant des techniques de diffusion avancées.

Une plongée profonde dans comment la descente de gradient stochastique optimise la performance des modèles.

Explore les estimateurs clés pour la régression linéaire et leur impact sur les prédictions.

Explorer comment les techniques d'apprentissage automatique aident à résoudre des problèmes inverses dans différents domaines.

Un aperçu concis des modèles de régression par facteur et de leurs applications.

Cette recherche développe des méthodes pour une allocation équitable des ressources malgré des retours d'utilisateur limités.

Un aperçu de comment le cadre des estimands améliore l'analyse des essais cliniques.

Une nouvelle façon de comprendre les connexions humaines complexes grâce à l'analyse floue des réseaux sociaux.

Une étude sur comment le Park-and-Ride peut réduire la congestion et les émissions.

L'infos a un gros impact sur la prise de décisions dans plein de domaines.

La loi de Benford montre des motifs bizarres dans les premiers chiffres de différents ensembles de données.

Une méthode pour une analyse de signal détaillée dans le temps et la fréquence.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension de l'univers grâce aux données de lentille gravitationnelle faible.

Apprends comment les algorithmes d'augmentation des données améliorent l'analyse des données et la création de modèles.

Une nouvelle méthode combine MCMC diviser pour régner avec des modèles de diffusion pour un meilleur échantillonnage.

Cet article parle des méthodes pour échantillonner des données complexes et de haute dimension de manière plus efficace.

Une nouvelle approche pour comprendre les interactions boursières pendant les changements de marché.

Les méthodes bayésiennes améliorent la vitesse et la précision de l'analyse des données pour les grands ensembles de données.

Une nouvelle méthode fusionne l'inférence bayésienne et l'apprentissage automatique pour une meilleure analyse des données.

Une nouvelle méthode pour estimer les attentes conditionnelles de manière efficace dans des environnements incertains.

Examiner comment les modèles de population façonnent les généalogies et influencent les algorithmes génétiques.

Un aperçu de deux approches clés en science des données et de leurs forces uniques.

Aperçu des méthodes d'inférence par randomisation et de leurs applications en recherche.

Apprends comment les algorithmes d'augmentation des données améliorent l'analyse des données et la création de modèles.

Les essais N-of-1 adapte les traitements aux réponses individuelles des patients au fil du temps.

Ce papier se concentre sur l'amélioration de la fiabilité des sorties des modèles de langue.

Une nouvelle méthode identifie les groupes à risque à cause de produits chimiques nocifs.

Une plongée profonde sur comment l'incertitude influence les prédictions dans la modélisation hiérarchique.

Utiliser des méthodes bayésiennes pour améliorer les estimations des effets des traitements en recherche médicale.

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Un aperçu concis des modèles de régression par facteur et de leurs applications.

Une nouvelle méthode pour comparer les mécanismes de confidentialité dans l'apprentissage machine.

Un aperçu de comment les expériences randomisées révèlent des relations de cause à effet dans différents domaines.

De nouvelles méthodes améliorent l'estimation des paramètres dans les modèles de verre de spin.

Cet article parle du rôle des procédures minimax pour améliorer la précision de la régression linéaire.

Apprends à prévoir quand des conditions météorologiques extrêmes peuvent se produire.