Statistiques

Découvrez une méthode simple pour choisir efficacement la valeur des données.

Équilibrer l'analyse des données médicales et la vie privée des patients en utilisant des techniques de données synthétiques.

Cette étude utilise le LiDAR pour améliorer les estimations de biomasse forestière dans l'unité d'inventaire Tanana en Alaska.

Une nouvelle approche améliore la détection des galaxies faibles liées à la matière noire.

Un modèle statistique aide à prévoir les épidémies de dengue en utilisant des données climatiques et géographiques.

Une étude montre comment la neuropathie diabétique affecte les fibres nerveuses dans la peau.

Un nouveau cadre améliore la prise de décision pour évaluer les traitements dans les essais cliniques.

Cet article parle des méthodes basées sur les ensembles pour améliorer les prévisions océaniques malgré des données rares.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation des relations causales avec des hypothèses moins restrictives.

Techniques pour regrouper avec précision des éléments similaires dans l'analyse de données.

Des recherches révèlent une nouvelle méthode pour comprendre la généralisation dans les réseaux de neurones.

Explorer la performance des DNN dans des modèles d'interaction non paramétriques à mesure que les dimensions augmentent.

Une nouvelle méthode vise à améliorer la performance des modèles pour les groupes sous-représentés.

Équilibrer l'analyse des données médicales et la vie privée des patients en utilisant des techniques de données synthétiques.

Un aperçu de l'optimisation par champ moyen et son importance dans l'entraînement des modèles.

Améliorer les prévisions et la gestion de l'incertitude avec des réseaux de neurones bayésiens.

Découvrez une méthode simple pour choisir efficacement la valeur des données.

De nouvelles méthodes d'échantillonnage améliorent l'efficacité et la précision des réseaux de neurones bayésiens.

Examiner la fiabilité et la validation des fonctions d'influence dans les modèles d'apprentissage profond.

Un nouvel algorithme améliore la précision des prévisions d'épidémies grâce à une génération de données détaillées.

Une discussion sur la fusion des approches statistiques pour améliorer l'analyse des données.

Une approche جديدة révèle des variations individuelles dans les effets du traitement du programme.

Méthodes pour calculer précisément les moyennes et les variances malgré des points de données manquants.

Une méthode pour prédire des résultats spécifiques en utilisant des données passées pertinentes.

Découvrez une méthode simple pour choisir efficacement la valeur des données.

Présentation de mGHS pour une analyse réseau efficace à travers des ensembles de données variés.

Des recherches montrent une nouvelle façon d'analyser les résultats de santé au fil du temps.

Cet article examine les compromis dans les approximations factorisées utilisées dans l'inférence variationnelle.

Les SNAMs offrent des aperçus plus clairs des prédictions en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la classification des données en utilisant le clustering par matrice de covariance.

Apprends des concepts clés sur l'optimisation et l'échantillonnage pour prendre de meilleures décisions.

Découvrez des méthodes innovantes pour analyser des données longitudinales avec le package lqmix R.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation des relations causales avec des hypothèses moins restrictives.

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Explorer la performance des DNN dans des modèles d'interaction non paramétriques à mesure que les dimensions augmentent.

Explore comment les méthodes bayésiennes améliorent l'analyse tensorielle et l'interprétation des données.

Apprends comment le biais de sélection influence la recherche et comment l'analyser efficacement.

Présentation de mGHS pour une analyse réseau efficace à travers des ensembles de données variés.

Enquêter sur des systèmes de décision équitables à travers des relations causales et des réponses individuelles.

Présentation de techniques pour améliorer l'estimation dans des modèles autorégressifs périodiques affectés par le bruit.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation des relations causales avec des hypothèses moins restrictives.

Explorer la performance des DNN dans des modèles d'interaction non paramétriques à mesure que les dimensions augmentent.

Apprends comment les moyennes tronquées améliorent les estimations dans l'analyse de données.

De nouvelles méthodes visent à améliorer l'analyse de données à haute dimension en utilisant des techniques statistiques.

De nouvelles méthodes améliorent les prédictions en utilisant la régression par crête de noyau dans l'éducation et d'autres domaines.

Présentation de techniques pour améliorer l'estimation dans des modèles autorégressifs périodiques affectés par le bruit.

Un aperçu de comment la PCA multi-way améliore l'analyse de jeux de données complexes.

Un aperçu de l'inférence bayésienne sparse et son rôle dans la récupération des signaux véritables.