Apprends à connaître le test KS, ses types et ce que ça implique pour l'analyse de données.
Nicolas G. Underwood, Fabien Paillusson
― 7 min lire
La science de pointe expliquée simplement
Apprends à connaître le test KS, ses types et ce que ça implique pour l'analyse de données.
Nicolas G. Underwood, Fabien Paillusson
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Un aperçu des estimateurs de maximale vraisemblance pour les densités log-concaves et leurs propriétés.
Didier B. Ryter, Lutz Duembgen
― 5 min lire
Cet article discute des méthodes pour apprendre des distributions non normalisées en utilisant l'estimation par contraste de bruit.
J. Jon Ryu, Abhin Shah, Gregory W. Wornell
― 7 min lire
Un aperçu des méthodes de regroupement améliorées et de leurs applications pratiques.
Yu Zheng, Leo L. Duan, Arkaprava Roy
― 8 min lire
Apprends à repérer efficacement les changements significatifs dans les données de séries temporelles.
Ramkrishna Jyoti Samanta
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Un aperçu des processus de Lévy et des méthodes d'estimation de densité de saut.
Céline Duval, Taher Jalal, Ester Mariucci
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Un aperçu de comment l'estimation de la variance influence l'efficacité des traitements dans les expériences.
Jonas M. Mikhaeil, Donald P. Green
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Un aperçu des événements extrêmes et comment s'y préparer.
Phyllis Wan
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Un aperçu des tests de conformité sur des données dispersées sur plusieurs serveurs.
Lasse Vuursteen
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Des scientifiques trouvent des liens entre les gènes et le cancer en utilisant de nouvelles méthodes.
Xuran Meng, Jingfei Zhang, Yi Li
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Examiner l'importance des modèles précis dans les évaluations éducatives.
Reyhaneh Hosseinpourkhoshkbari, Richard M. Golden
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Un nouveau modèle s'attaque au défi des timings d'événements incertains dans différents domaines.
Xiuyuan Cheng, Tingnan Gong, Yao Xie
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Explorer comment la taille du modèle affecte les performances dans la détection OOD.
Mouïn Ben Ammar, David Brellmann, Arturo Mendoza
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Découvrez des techniques pour estimer des signaux au milieu du bruit dans différents domaines.
Dmitrii M. Ostrovskii
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Un aperçu de comment la matrice de Bethe-Hessian aide à la détection de communautés.
Ludovic Stephan, Yizhe Zhu
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Apprends comment la conception des mécanismes façonne des stratégies de marché efficaces pour les vendeurs.
Yiding Feng, Yaonan Jin
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Un aperçu de l'estimation de la densité par noyau et son importance dans l'analyse de données complexes.
Eduardo García-Portugués, Andrea Meilán-Vila
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Découvrez des modèles innovants pour analyser les rapports de cotes dans différents domaines.
Idir Arab, Milto Hadjikyriakou, Paulo Eduardo Oliveira
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Apprends comment les fonctions de dépendance locale montrent les interactions entre les variables aléatoires.
Ismihan Bayramoglu, Pelin Ersin
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Découvrez comment on fait des suppositions intelligentes sur la durée des choses.
Lakshmi Kanta Patra, Constantinos Petropoulos, Shrajal Bajpai
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Découvre des méthodes pour mieux comprendre des systèmes complexes grâce aux données temporelles.
Jeongjin Park, Nicole Yang, Nisha Chandramoorthy
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Apprends à déterminer si des données de séries temporelles se comportent comme du bruit blanc.
Patrick Bastian
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Comprendre le censurage et l'estimation dans les tests de durée de vie.
Shrajal Bajpai, Lakshmi Kanta Patra
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Un aperçu de comment différentes mesures de distance influencent les formes et les données.
Carlos Pinzón
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Un aperçu de comment l'analyse de variation améliore notre compréhension des causes et des effets.
Drago Plecko
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Apprends comment l'échantillonnage par importance et l'IMH estiment des distributions en stats.
George Deligiannidis, Pierre E. Jacob, El Mahdi Khribch
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Découvrez comment la profondeur spatiale de Wasserstein aide à comprendre des données complexes.
François Bachoc, Alberto González-Sanz, Jean-Michel Loubes
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Apprends comment les réseaux de neurones denses analysent des données complexes dans le temps et l’espace.
Zhi Zhang, Carlos Misael Madrid Padilla, Xiaokai Luo
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Présentation d'un réseau de neurones en nœud papillon innovant pour de meilleures prévisions et la gestion de l'incertitude.
Alisa Sheinkman, Sara Wade
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Apprends comment la Matrice de Collision aide à la prise de décision dans différents domaines.
Jesse Friedbaum, Sudarshan Adiga, Ravi Tandon
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Explorer les rôles du bruit additif et multiplicatif dans divers systèmes.
Ewan T. Phillips, Benjamin Lindner, Holger Kantz
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Apprends comment la covariance de Gini partielle améliore l'analyse des données haute dimension et à queue épaisse.
Yilin Zhang, Songshan Yang, Yunan Wu
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Apprends comment les algos de NN recommandent des choix même quand y'a des infos manquantes.
Tathagata Sadhukhan, Manit Paul, Raaz Dwivedi
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Examiner les effets des traitements avec des méthodes adaptatives sur des données existantes.
Jeonghwan Lee, Cong Ma
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Apprends comment les cartes unimodales nous aident à prédire malgré le bruit.
Fabrizio Lillo, Stefano Marmi, Matteo Tanzi
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Apprends sur les valeurs aberrantes adversariales et à queue lourde dans l'analyse de données.
Yeshwanth Cherapanamjeri, Daniel Lee
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Les machines apprennent efficacement en choisissant les données les plus utiles pour s'entraîner.
Frederik Eaton
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Un aperçu concis de la détection de communautés dans les réseaux et de ses applications.
Julien Chevallier, Guilherme Ost
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Un aperçu de l'apprentissage fédéré et son rôle dans la protection des données.
Jingyang Li, T. Tony Cai, Dong Xia
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Un aperçu des estimateurs de trace gaussiens et de leurs applications en statistique.
Eric Hallman
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