Mathématiques - Théorie des statistiques

Examiner les complexités et les stratégies pour l'apprentissage des réseaux de neurones avec différents types de données.

Un aperçu des algorithmes spectraux et leur rôle dans les prédictions d'apprentissage automatique.

Cet article examine les bornes d'erreur dans les modèles bayésiens hiérarchiques pour des paramètres de haute dimension.

Ce document examine le rôle d'AMP dans les statistiques de haute dimension, en se concentrant sur la régression creuse et robuste.

Méthodes innovantes pour estimer les matrices de covariance tout en protégeant la vie privée des personnes.

Comprendre les méthodes pour estimer les paramètres dans les processus de diffusion dans différents domaines.

Apprends des méthodes pour tester si les données manquantes sont aléatoires en utilisant des matrices de covariance.

Une nouvelle approche améliore l'analyse des effets causaux avec plusieurs médiateurs interactifs.

Un aperçu des complexités des réseaux d'espèces et du transfert de gènes.

Explorer comment l'exercice régulier influence les visites à l'hôpital pour les patients atteints de BPCO.

Un aperçu de comment ces modèles analysent des structures de données complexes dans différents domaines.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des effets du traitement dans les petits échantillons.

Un aperçu de la théorie essentielle derrière les modèles d'apprentissage profond.

Apprends comment la régression non paramétrique peut s'adapter aux contraintes pour de meilleures prédictions.

De nouvelles méthodes améliorent la séparation des signaux provenant de sources mélangées, en s'attaquant efficacement aux problèmes de bruit.

Cette étude présente des méthodes améliorées pour estimer l'entropie de Tsallis à travers des populations exponentielles indépendantes.

Méthodes pour gérer les défis dans les analyses statistiques avec des données dépendantes.

Une nouvelle approche pour évaluer les modèles de machine learning sans données étiquetées.

Cet article parle de l'utilisation de données agrégées en machine learning tout en protégeant la vie privée.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la précision de l'analyse des données spatiales.

Une étude sur les effets du bruit dans l'analyse des signaux et le comportement des valeurs propres.

Une nouvelle approche pour s'attaquer au changement de covariables dans les modèles d'apprentissage automatique.

Découvrez comment les processus de Hawkes modélisent les événements interconnectés dans différents domaines.

Apprends comment les graphes causaux montrent les dépendances entre les variables.

Cet article examine comment déterminer des corrélations entre des vecteurs aléatoires en utilisant des méthodes statistiques.

Une approche modulaire pour simplifier les processus d'estimation statistique complexes.

Un nouveau modèle combine des données fonctionnelles et des données haute dimension pour une analyse améliorée.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse de régression dans les données fonctionnelles en utilisant le k-NN.

Explorer des méthodes pour protéger les données personnelles dans un monde axé sur l'information.

Un guide pour comprendre le PACF pour les données de séries temporelles avec un comportement changeant.

Une approche pratique pour améliorer les estimations de risque financier en utilisant SMLE.

Présentation de LiNGAM-MMI, une méthode qui améliore l'identification des relations de cause à effet.

La modélisation causale aide à clarifier les relations de cause à effet dans différents domaines.

Un aperçu de comment la randomisation stratifiée améliore l'exactitude de la recherche.

Un nouveau cadre s'attaque à l'apprentissage des états quantiques sans restrictions i.i.d.

Explore l'inférence fiduciale généralisée, une méthode pour estimer des paramètres inconnus à partir des données.

Une nouvelle méthode utilisant des vecteurs aléatoires max-stables pour une meilleure estimation des variables.

Cet article parle des classificateurs à noyau et de leurs performances dans les espaces de Sobolev.

Explore comment les modèles graphiques révèlent des relations dans des événements extrêmes à travers différents domaines.

Nouvelles méthodes de bootstrapping dans les modèles d'allocation des ressources.