Mathématiques - Théorie des statistiques

Cet article parle des galères de la validation des modèles à cause des données contaminées.

Cet article parle des méthodes pour créer des intervalles de prévision étroits dans des conditions de données changeantes.

Une méthode pour traiter les erreurs de données dans l'analyse à haute dimension.

Un aperçu de l'utilisation de la PCA tensorielle distribuée pour une analyse de données efficace à travers les lieux.

Un aperçu du rôle de la PCR dans l'analyse des jeux de données à haute dimension.

Un outil polyvalent pour analyser des distributions de données variées en stats.

Une méthode qui combine la SGD et des techniques de confidentialité pour une analyse de données efficace.

Cet article parle d'un nouveau cadre pour le test des noyaux dans l'analyse de données complexes.

Une nouvelle méthode pour analyser des données spatio-temporelles dans différents domaines.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse des données d'images cérébrales en utilisant des techniques d'apprentissage par variétés.

Un nouveau cadre pour créer des classificateurs d'apprentissage automatique fiables et précis.

Examine comment les algorithmes peuvent protéger la vie privée tout en optimisant les décisions dans la médecine personnalisée.

Cette recherche s'attaque au sur-lissage dans les convolutions de graphes pour améliorer la précision de la classification des nœuds.

Un aperçu des nouvelles méthodes pour améliorer le débruitage de matrices au milieu de bruits complexes.

Une nouvelle approche pour optimiser l'inférence bayésienne en utilisant des méthodes généralisées.

Découvrez une nouvelle approche de l'inférence causale avec des cocycles.

Une exploration de la stabilité algorithmique et des limites des tests.

Apprends comment les samplers rehaussés améliorent l'efficacité d'échantillonnage dans les méthodes MCMC.

Un aperçu des méthodes pour estimer les valeurs extrêmes dans des données normales bivariées.

Un aperçu de comment gérer les erreurs dans les modèles génératifs basés sur les scores.

Un aperçu de comment la calibration influence les prédictions et la fiabilité des modèles.

CASBAH améliore l'étude des effets du traitement en utilisant des variables continues après le traitement.

Une nouvelle approche pour mesurer les dépendances dans des ensembles de données extrêmes dans différents domaines.

Apprends comment les distributions sans élément simplifient l'analyse et améliorent l'organisation des données.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation de covariance dans les processus gaussiens avec un seuil adaptatif.

Les tenseurs offrent une nouvelle façon d'analyser des données complexes dans différents domaines.

Examiner l'influence du bruit et des signaux structurés dans les modèles de matrices aléatoires.

Apprends comment l'apprentissage par transfert aide à classer les données dynamiques de manière efficace.

Nouveaux algorithmes pour extraire des signaux de scénarios de bruit complexes.

Ce papier explore le comportement de l'algorithme EM dans la régression linéaire mixte pour améliorer la précision du modèle.

Explorer les améliorations pour prédire des motifs ponctuels en utilisant l'apprentissage par processus ponctuel.

Explore des méthodes pour gérer des données éparses et de haute dimension dans l'analyse de régression.

Ce papier présente un nouveau cadre pour améliorer la randomisation dans les essais cliniques.

Un nouveau modèle factoriel améliore l'analyse des données au fil du temps.

Un aperçu des méthodes de régression non paramétriques utilisant des graphes géométriques et des approches bayésiennes.

Cette étude se concentre sur le calcul OTA pour améliorer la communication des appareils dans les réseaux.

Explorer des espaces causaux et leurs implications pour comprendre les systèmes et les interactions.

Examiner les vulnérabilités des attaques par backdoor clean-label et comment les bornes de généralisation peuvent aider.

Les matrices aléatoires ouvrent de nouvelles approches pour résoudre des problèmes complexes dans différents domaines.

Une nouvelle méthode améliore la sélection des résultats dans les études d'observation pour minimiser les biais.