Un aperçu des méthodes bayésiennes et fréquentistes en statistiques.
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La science de pointe expliquée simplement
Un aperçu des méthodes bayésiennes et fréquentistes en statistiques.
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Explorer le rôle des fonctions submodulaires dans les variables aléatoires sous dépendance négative.
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Un aperçu de comment des facteurs aléatoires façonnent des ensembles de points.
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Apprends à créer des intervalles de confiance efficaces pour les différences de proportions dans des petits échantillons.
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Un aperçu de l'analyse des données de réseau et des indicateurs clés comme l'indice de Randić.
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Un aperçu de comment les forêts aléatoires estiment la précision des prédictions pour un meilleur classement des données.
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Cet article parle d'une nouvelle approche pour améliorer les estimations dans les études de timing d'événements.
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Découvre une nouvelle méthode pour bosser avec des distributions conjointes en programmation probabiliste.
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Une méthode de régression quantile robuste améliore les prédictions dans les tâches d'imagerie médicale.
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De nouvelles méthodes bootstrap améliorent les tests de vecteurs de moyenne de population dans des données à haute dimension.
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Cet article parle de l'utilisation des U-statistiques pour améliorer l'analyse des données dyadiques.
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L'inférence sélective offre une meilleure précision pour les tests d'hypothèses après un clustering.
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Les chercheurs s'attaquent aux défis des données incomplètes pour des résultats précis.
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Découvre comment les méthodes bayésiennes améliorent la précision des prédictions dans des résultats incertains.
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Présentation de la méthode de descente stochastique pour une meilleure optimisation dans des espaces complexes.
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Une méthode pour optimiser les paramètres de confidentialité pour une meilleure protection des données et utilité.
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Un guide sur les moyens isomorphes et leurs applications dans les comparaisons.
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BETULA améliore le regroupement hiérarchique, le rendant plus rapide et plus efficace.
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Le test de Radon-Kolmogorov-Smirnov améliore les tests à deux échantillons en statistiques en utilisant des réseaux de neurones.
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ProSMIN améliore la représentation des modèles sans données étiquetées, en s'attaquant aux défis clés de l'apprentissage auto-supervisé.
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Un nouveau modèle améliore les études d'interaction génétique en utilisant des variables auxiliaires.
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Une nouvelle méthode pour améliorer les prédictions en apprentissage profond bayésien en se concentrant sur des paramètres clés.
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Découvrir la distribution inattendue des chiffres de tête dans les grands ensembles de données.
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Apprends comment la décomposition tensorielle robuste améliore l'analyse des données au milieu du bruit et des valeurs aberrantes.
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Un aperçu de comment la mémoïsation stochastique améliore la programmation probabiliste.
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Une nouvelle méthode pour gérer les valeurs manquantes dans les arbres de décision.
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Les tests en groupe offrent une approche simplifiée pour identifier les défauts dans différents domaines.
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Un aperçu de la monotonie cyclique et son impact sur les problèmes de transport.
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Cet article examine les variations de puissance dans les processus stochastiques influencés par un mouvement brownien fractionnaire.
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Apprends à gérer efficacement les points de données extrêmes dans tes analyses.
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Classer efficacement des éléments en prenant en compte des comparaisons par paires bruyantes en utilisant des méthodes spectrales.
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Cet article examine comment la technique du lasso améliore la sélection des variables via des réseaux de neurones.
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Un aperçu sur comment les chiffres peuvent être exprimés comme des sommes d'entiers.
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Découvrez comment DBMR et NMF facilitent l'analyse des données.
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Apprends comment les modèles de machine learning se débrouillent avec des données jamais vues.
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Examiner comment différents facteurs influencent les temps de mélange dans les modèles d'urnes.
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Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des prévisions malgré un étiquetage de données incorrect.
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Un aperçu de comment le mouvement brownien fractionnaire traverse des niveaux au fil du temps.
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Une nouvelle méthode améliore la compréhension des relations complexes dans les séries chronologiques.
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Explorer des techniques d'apprentissage métrique pour des données de haute dimension.
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