Une exploration de la stabilité algorithmique et des limites des tests.
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La science de pointe expliquée simplement
Une exploration de la stabilité algorithmique et des limites des tests.
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De nouvelles méthodes pour certifier l'anti-concentration dans les distributions de données améliorent les applications d'apprentissage automatique.
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Un aperçu du Sampling d'Importance Anneauté Différentiable et de ses avantages en apprentissage automatique.
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Un aperçu de comment les méthodes quasi-Monte Carlo aléatoires estiment les intégrales dans différentes conditions.
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Cette étude explore comment les enseignants influencent les croyances et les pratiques des uns et des autres.
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De nouvelles méthodes améliorent la précision des prédictions et l'équité des résultats en santé.
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Nouvelles méthodes pour identifier des changements significatifs dans la variance des données au fil du temps.
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Un aperçu des méthodes d'apprentissage automatique causal et de leur impact dans les études complexes.
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Cette recherche examine le rôle des informations secondaires dans l'identification des structures communautaires.
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Une nouvelle méthode s'attaque au biais de sélection dans l'estimation de l'effet du traitement.
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Explorer les méthodes de durabilité des matériaux et de prédiction de la durée de vie dans des environnements à haute tension.
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Le réagencement des splits de données améliore l'optimisation des hyperparamètres en apprentissage automatique.
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Stratégies pour gérer les données manquantes dans la recherche biomédicale sur les risques concurrents.
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Une approche fraîche pour quantifier l'incertitude dans des données complexes grâce à des méthodes basées sur des mélanges.
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Une nouvelle méthode simplifie la sélection de variables dans de grands ensembles de données.
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Les modèles de mélange gaussien améliorent les prévisions en physique des particules en s'attaquant aux tensions dans les données.
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Une nouvelle méthode estime les paramètres de l'activité neuronale en utilisant des données réelles.
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De nouveaux noyaux améliorent l'analyse des données grâce à des interactions complexes de fonctions.
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Ce papier présente un nouveau cadre pour améliorer la randomisation dans les essais cliniques.
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Une nouvelle méthode pour examiner les effets des politiques sur la durée des événements en utilisant les taux de risque.
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Améliorer les méthodes d'optimisation grâce à l'UCB dans les stratégies bayésiennes locales.
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De nouvelles méthodes améliorent l'étude des données cosmologiques complexes grâce à l'apprentissage automatique.
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Une nouvelle approche pour évaluer la précision du modèle sans étiquettes pendant les changements de données.
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Présentation d'une méthode qui combine efficacement l'apprentissage automatique avec les statistiques traditionnelles.
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Cet article parle des méthodes pour identifier des liens causaux dans des modèles linéaires non gaussiens.
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Une nouvelle méthode pour combiner des données de mesure incohérentes montre des promesses pour les scientifiques.
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Une nouvelle méthode améliore la précision des prévisions de transitions d'état en utilisant des chaînes de Markov.
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Découvre comment les Stein Random Features améliorent l'analyse de données et la précision des prédictions.
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Un guide pour améliorer la sélection de modèles de survie dans les évaluations économiques en santé.
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Les chercheurs utilisent les NN-CDFs pour étudier les sources de neutrinos plus efficacement.
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Cet article examine les limites de l'apprentissage en contexte dans les grands modèles de langage.
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Cette étude examine des méthodes pour améliorer la classification de texte en utilisant SVM et des fonctions de noyau.
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Une nouvelle approche qui combine la modélisation générative et le boosting pour de meilleurs résultats d'apprentissage.
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Cet article parle de l'amélioration de la régression ridgeless par noyau en utilisant des noyaux RBF LAB.
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Améliorer les ensembles de prédiction quand les conditions de données changent sans avoir besoin d'étiquettes.
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Apprends comment la rerandomisation et l'ajustement des covariables améliorent la précision dans les expériences.
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Apprends comment les entreprises utilisent des modèles statistiques pour évaluer efficacement leurs campagnes marketing.
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Un nouveau cadre améliore la précision dans la mesure bayésienne avec des données limitées.
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Un aperçu des méthodes pour estimer les effets des traitements en utilisant des données du monde réel.
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Un aperçu de comment les populations se mélangent et évoluent avec le temps grâce à la génétique.
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