Mathématiques - Théorie des statistiques

Cet article examine les complexités et les limites des méthodes de régression linéaire sparse.

Une nouvelle méthode aide à résoudre des problèmes difficiles d'inférence statistique en utilisant des échantillons artificiels.

Présentation d'un algorithme pour prendre de meilleures décisions avec des récompenses incertaines dans des scénarios complexes.

De nouvelles méthodes révèlent les structures communautaires dans les réseaux, ce qui améliore les connaissances dans divers domaines.

GROS combine plusieurs estimateurs pour une meilleure précision dans l'analyse des données.

De nouvelles méthodes améliorent l'échantillonnage à partir de distributions complexes en utilisant des équations HJB et des Tensor Train.

Présentation d'une méthode pour améliorer les tests de significativité dans l'analyse de régression.

Une nouvelle approche des p-values améliore l'évaluation des preuves dans la recherche statistique.

Une nouvelle méthode pour analyser la centralité et l'extériorité dans des ensembles de données non standards.

Méthodes pour réduire les dimensions tout en préservant les structures de données.

Apprends comment le débruitage matriciel peut améliorer la qualité des données dans différents domaines.

Présentation d'une manière plus simple de former des modèles génératifs implicites en utilisant la perte statistique invariante.

Présentation de ZOD-MC, une nouvelle approche pour des tâches d'échantillonnage difficiles.

Cette recherche améliore la prise de décision en cas d'incertitude en utilisant l'apprentissage par lot et des stratégies dynamiques.

Une nouvelle méthode pour identifier les changements dans les données de séries temporelles compositionnelles.

Découvrez VOROS, une méthode pour améliorer l'évaluation des performances des classificateurs dans des scénarios déséquilibrés.

Une méthode pour s'attaquer aux variables non observées dans la recherche pour des insights plus clairs.

Une nouvelle méthode semi-supervisée améliore l'estimation statistique avec des données non étiquetées.

Une nouvelle approche pour combiner des données de mesures biologiques séparées.

Cette étude examine comment les réseaux se développent en utilisant des méthodes de liaison par regroupement.

Une nouvelle approche de la régression utilisant des processus gaussiens en forme de fer à cheval pour une meilleure sélection de variables.

Une plongée profonde dans les réseaux multilayers et leurs applications dans la vraie vie.

Apprends comment le bruit à queue lourde améliore la vie privée dans les modèles d'apprentissage automatique.

Une plongée profonde dans les méthodes pour estimer la moyenne des distributions de probabilité.

Cet article explore comment la prédiction conforme améliore la prise de décision dans des environnements incertains.

Cet article examine les systèmes d'apprentissage en ligne et leurs défis face aux contraintes inconnues.

De nouvelles méthodes améliorent la modélisation et les prédictions en statistiques en utilisant la régression ridge à noyau.

Une nouvelle méthode pour estimer des relations indirectes dans des données complexes.

Apprends comment l'analyse factorielle et la rotation varimax éclaircissent des structures de données complexes.

Apprends à simuler des diffusions conditionnées dans des espaces courbés complexes.

Un aperçu de comment les enchevêtrements aident à regrouper et analyser les données.

Un nouveau test pour comparer les valeurs moyennes dans des ensembles de données complexes.

Cet article parle de l'algorithme Majority-of-Three pour améliorer la précision d'apprentissage.

Un aperçu des variables aléatoires gaussiennes tronquées et exponentielles et de leurs implications.

Cet article explore la méthode eglatent pour analyser les événements extrêmes et leurs facteurs.

Apprends des techniques pour simplifier les données à haute dimension afin de mieux comprendre les valeurs extrêmes.

Explorer les impacts de la perturbation des matrices sur l'analyse des données dans différents domaines.

Recherche sur les fonctions polynomiales et leur rôle dans l'approximation des distributions gaussiennes haute dimension.

Cette étude examine comment les connaissances préalables améliorent la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement.

Explore des techniques essentielles pour gérer efficacement de gros ensembles de données.