Statistiques

Une nouvelle méthode révèle des infos sur les gestes humains et leur lien avec la parole.

Un aperçu des méthodes pour évaluer les prédictions des modèles sur des données inédites.

Cette recherche s'attaque aux problèmes des ARN contaminants qui influencent la précision des données dans les expériences.

Un aperçu des systèmes de vote qui favorisent la démocratie et la représentation équitable.

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 nouveau modèle améliore la représentation des données et la gestion de l'incertitude en utilisant des principes bayésiens.

Simplifier des problèmes complexes avec des modèles de substitution aide à faire des estimations rapidement.

Nouvelles idées pour améliorer la performance des réseaux de neurones graphiques.

Découvrez les fonctions continues par morceaux et leur rôle dans l'apprentissage en ligne.

Cet article parle des processus de décision markoviens robustes et de la complexité d'échantillonnage dans des environnements incertains.

Un aperçu des méthodes pour évaluer les prédictions des modèles sur des données inédites.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans la mesure des particules et la gestion des incertitudes.

Une méthode pour intégrer les idées des experts dans des modèles en utilisant des résultats observables.

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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.

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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.

Nouvelle méthode améliore la compréhension des relations causales dans la recherche.

Cet article examine comment la modélisation bayésienne aide à étudier les changements dans les données spatiales.

Un aperçu des méthodes pour évaluer les prédictions des modèles sur des données inédites.

Une nouvelle méthode pour optimiser les designs d'échantillonnage dans des conditions du monde réel.

Un aperçu des méthodes d'inférence causale pour analyser la performance des affaires.

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

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

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

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Nouvelles idées pour améliorer la performance des réseaux de neurones graphiques.

Un aperçu des processus gaussiens IID et leur importance dans l'analyse des données dépendantes du temps.

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.