Statistiques

Explorer les mesures d'équité dans les modèles de scores de risque dans différents domaines.

Explorer comment les modèles graphiques montrent les schémas de propagation des maladies au fil du temps.

Examiner comment les cryptomonnaies comme Bitcoin et Ethereum se rapportent aux marchés financiers traditionnels.

Apprends comment les tests A/B peuvent améliorer les décisions d'affaires et l'expérience utilisateur.

Nouvelles infos sur l'impact du variant Omicron sur la santé publique.

Cet article explore les modèles de compétences au billard en utilisant des méthodes Bayes empiriques pour l'analyse des joueurs.

Une nouvelle approche statistique améliore les estimations des taux de mortalité chez les moins de cinq ans à travers différents groupes d'âge.

Apprends comment l'apprentissage automatique aide à prédire les sinistres d'assurance auto et à fixer des primes équitables.

L'apprentissage actif s'attaque au défi de labelliser les données efficacement en machine learning.

La sélection de pseudo-étiquettes bayésiennes améliore l'entraînement des modèles avec des données étiquetées limitées.

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De nouvelles méthodes améliorent l'analyse des arbres phylogénétiques grâce à des techniques d'apprentissage automatique.

Explorer comment les modèles graphiques montrent les schémas de propagation des maladies au fil du temps.

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

Cette recherche examine comment les mélanges gaussiens peuvent améliorer les techniques de modélisation des données.

Une nouvelle méthode s'attaque à l'endogénéité dans l'analyse de données en ligne en utilisant la régression en deux étapes des moindres carrés.

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.

Un nouveau cadre pour une meilleure inférence statistique dans la recherche et l'analyse.

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.

RESI simplifie le reporting des tailles d'effet dans les études de recherche.

Une approche ciblée pour améliorer la précision de l'inférence variationnelle.

Cette étude met en avant des méthodes pour analyser les signaux cérébraux en utilisant des matrices de covariance.

Examiner des structures dans les données grâce à des méthodes de clustering connectées.

L'apprentissage actif s'attaque au défi de labelliser les données efficacement en machine learning.

La sélection de pseudo-étiquettes bayésiennes améliore l'entraînement des modèles avec des données étiquetées limitées.

Explorer les mesures d'équité dans les modèles de scores de risque dans différents domaines.

Présentation d'une méthode pour mieux gérer les relations complexes entre les données.

Cet article parle des méthodes pour améliorer les prévisions avec des données déséquilibrées en régression.

Un aperçu de deux méthodes de corrélation et d'une nouvelle approche combinée.

La recherche améliore la capacité des réseaux de neurones à s'adapter aux nouvelles données.

Un outil pour les chercheurs pour modéliser les changements de données au fil du temps.

Cette recherche examine comment les mélanges gaussiens peuvent améliorer les techniques de modélisation des données.

Cet article met en avant le rôle des noyaux non-séparables dans les processus gaussiens.

iPCA propose une méthode fiable pour analyser les relations dans des données groupées.

Explore des méthodes pour des prédictions fiables en apprentissage automatique à travers des ensembles de confiance.

Un aperçu du risque excessif et de la minimisation du risque empirique avec des pertes exp-concaves.

Un aperçu de comment Policy Mirror Descent améliore la prise de décision dans les MDP.

Un nouvel algorithme pour estimer les transformations malgré les erreurs de données.

Une plongée profonde dans les ensembles de confiance des modèles et la sélection de variables en statistiques.