Statistiques - Théorie de la statistique

Un nouvel algorithme améliore l'efficacité de l'apprentissage par renforcement et réduit les besoins en données.

Une méthode qui s'appuie sur les idées des gens pour un apprentissage par renforcement hors ligne efficace.

Examiner l'impact de la taille de l'échantillon et du bruit sur la précision de la régression logistique.

Comprendre les fonctions lisses peut améliorer l'apprentissage, mais ça demande assez de données.

Cet article explore les complexités de nettoyage des données bruitées pour l'apprentissage machine.

Traiter la confidentialité et la précision dans l'analyse des données synthétiques grâce à l'inférence bayésienne.

Un aperçu de comment les valeurs extrêmes de deux variables interagissent et impactent différents domaines.

Apprends les méthodes avancées et leur rôle dans l'analyse des données.

La recherche sur l'estimation Lasso améliore la précision des tests de groupe pour la détection du COVID-19.

De nouveaux variants SVGD améliorent l'efficacité d'échantillonnage pour des distributions complexes.

Une nouvelle façon d'analyser les données avec des GLMs dans des situations complexes.

Examen de la performance de la régression logistique multinomiale dans des contextes à haute dimension et de la pertinence des caractéristiques.

Améliorer la prise de décisions grâce à une collecte de retours humains efficace en RL.

Une nouvelle méthode pour évaluer la distribution uniforme dans des échantillons de données.

La recherche révèle la complexité des interactions dans les communautés microbiennes.

Un nouveau cadre améliore la capacité de l'IA à gérer l'incertitude dans ses prédictions.

Ce document examine des méthodes efficaces pour évaluer des stratégies en utilisant des processus de décision de Markov.

Une plongée profonde dans les applications et propriétés de GWIGF et RIGF.

Méthodes pour identifier les changements dans des données avec des queues lourdes.

Apprends comment les modèles gaussiens montrent les relations entre les variables dans différents domaines.

Un aperçu de comment l'imagerie par magnétorélaxométrie améliore les applications médicales des nanoparticules.

De nouvelles méthodes améliorent l'estimation de la covariance malgré les défis liés aux données.

De nouvelles méthodes statistiques améliorent la compréhension des relations entre plusieurs facteurs.

Un aperçu de comment la cohérence améliore la génération d'images dans les modèles de diffusion.

Cet article parle de l'importance de la détection de communautés dans l'analyse de réseaux.

Utiliser les données de mouvement pour identifier la fatigue et prévenir les blessures chez les coureurs.

Cet article simplifie la géométrie de Fisher et son importance pour comprendre les relations statistiques.

Explore comment des connaissances de fond par niveaux clarifient les relations de cause à effet dans la recherche.

Cet article parle des méthodes pour optimiser des fonctions lisses, non convexes avec du bruit.

La nouvelle distribution Stirling-gamma booste la flexibilité dans le clustering de données.

Explore comment les modèles de comparaison par paires aident à simplifier des choix complexes.

Cette étude révèle de nouvelles stratégies pour minimiser le regret dans l'apprentissage en ligne.

Une nouvelle méthode améliore la flexibilité de l'estimation des paramètres dans les modèles partiellement linéaires.

Cette recherche présente de nouvelles méthodes pour prédire les valeurs futures en utilisant des modèles NLAR.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la précision dans le contrôle du risque des statistiques U.

Ce papier présente des techniques améliorées pour analyser les relations de séries temporelles cointegrées.

Une nouvelle méthode pour mesurer les erreurs de discrétisation en utilisant la distribution de Wishart.

Une plongée approfondie dans les méthodes de transport optimal et leurs applications.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des prédictions en utilisant des fonctions de covariance.

Un aperçu de l'efficacité et des limites des estimateurs de réduction débiassés.