Derniers articles pour Statistiques

Une méthode efficace pour estimer des données en présence de valeurs aberrantes.

Découvrez comment combiner des variables Chi-carré améliore l'analyse des données dans différents domaines.

Découvrez des méthodes efficaces et discrètes pour estimer l'entropie dans les données.

Explore l'importance et les implications des congruences quadratiques en théorie des nombres.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions en utilisant les conseils d'experts malgré des étiquettes de données bruyantes.

Apprends une nouvelle méthode pour estimer la vraisemblance marginale dans les modèles bayésiens.

De nouvelles méthodes améliorent notre façon de repérer des motifs inhabituels dans les données.

Une nouvelle méthode améliore les calculs de corrélation avec des données biologiques manquantes.

Les étiquettes structurées améliorent les performances de classification dans les tâches d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des données dans divers domaines grâce à des processus gaussiens saisonniers.

Une nouvelle méthode pour sélectionner des variables et des groupes dans des données à haute dimension.

Une nouvelle méthode combine des experts pour améliorer les prédictions dans les tâches de régression déséquilibrées.

Utiliser des réseaux de neurones pour approximer les rapports de vraisemblance pour une meilleure prise de décision scientifique.

Une étude sur comment faire des prévisions avec des réseaux de neurones bayésiens et des distributions de poids difficiles.

Une nouvelle méthode pour tester l'ajustement des modèles de réseau améliore la précision et les insights.

Découvrez comment le SIS améliore la qualité des échantillons MCMC.

Explore les concepts de drapeaux et de pliage de drapeaux pour analyser des structures de données complexes.

Un aperçu de comment les modèles de mélange peuvent aider à analyser des jeux de données complexes.

Une analyse des événements extrêmes en utilisant des séries chronologiques max-stables et des coefficients de dépendance en queue.

Une nouvelle approche utilise le transport optimal pour améliorer l'apprentissage des paramètres.

Explorer comment la transformation de signature améliore la sélection des caractéristiques dans la régression Lasso.

Une nouvelle approche améliore la précision pour identifier la causalité à partir de données complexes.

Analyser l'incertitude à travers des modèles probabilistes dans différents domaines.

Explorer l'impact de la dépendance aux données sur la performance de la régression linéaire.

Un aperçu des méthodes de régularisation qui améliorent la stabilité dans l'analyse des données.

Un aperçu de l’erreur de généralisation et de son importance dans les algorithmes d'apprentissage.

Une nouvelle approche améliore l'identification des points de données financières inhabituels en utilisant des cumulants.

Explorer le rôle des restrictions de moment dans l'estimation statistique.

Une méthode pour identifier les problèmes de collecte de données pour une meilleure analyse.

Découvre comment le transport optimal aide à relier efficacement différentes distributions de données.

Le cadre Anansi améliore la clarté et la puissance dans l'analyse des données biologiques complexes.

De nouvelles découvertes en maths remettent en question notre compréhension des vecteurs aléatoires.

Apprends comment les machines à noyau restreint améliorent l'analyse de données multi-vues.

Cet article parle des enjeux clés pour identifier des systèmes linéaires à partir de données.

Cet article parle de l'apprentissage multilabel et des méthodes pour gérer le déséquilibre des classes.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'interprétabilité des GAM en s'attaquant à la concurvité.

Explore l'étude fascinante de la distribution des points de réseau et ses implications.

Explore les aspects uniques de la probabilité libre et ses applications.

Ce papier présente une nouvelle méthode pour l'approximation de distribution en utilisant la discrépance de Kernel Stein.

Une nouvelle méthode améliore les estimations de population dans les petites zones en utilisant des données existantes.