Statistica

Esaminare l'affidabilità e la validazione delle funzioni di influenza nei modelli di deep learning.

Un nuovo algoritmo migliora la precisione nelle previsioni delle epidemie tramite la generazione di dati dettagliati.

Una chiacchierata su come unire approcci statistici per migliorare l'analisi dei dati.

Un nuovo approccio svela le variazioni individuali negli effetti del trattamento del programma.

Metodi per calcolare con precisione le medie e le varianze nonostante i punti dati mancanti.

Un metodo per prevedere risultati specifici usando dati passati rilevanti.

Un nuovo framework per un'inferenza statistica migliore nella ricerca e nell'analisi.

Un approccio nuovo migliora il riconoscimento dei segnali in ambienti rumorosi con dati limitati.

Esplorando come il coaching per il benessere influisce sulla salute del cuore e sul benessere mentale.

I nuovi modelli migliorano la previsione degli effetti del maltempo estremo sulle condizioni oceaniche.

Usare il machine learning per migliorare la diagnosi di appendicite nei bambini tramite immagini ecografiche.

Il clustering multi-view migliora la classificazione dei pazienti e la personalizzazione dei trattamenti nella ricerca medica.

Questo studio analizza le dinamiche dei giocatori nel calcio utilizzando dati di tracciamento avanzati.

Uno sguardo a come il fumo influisce sulle spese sanitarie tramite mediatori della salute.

Uno sguardo all'importanza delle sperimentazioni cliniche per la malattia di Huntington.

Un nuovo metodo aiuta i ricercatori a trovare vere connessioni sulla salute in dati complessi.

Avanzamenti nella ricerca per generare immagini sintetiche proteggendo la privacy dei dati personali.

Questo documento parla di Inferenza Variazionale Ibrida con Gradiente Naturale per modelli complessi.

Un nuovo modo per ottimizzare il processo decisionale in ambienti con risorse limitate.

Una nuova prospettiva usando la teoria dell'informazione per valutare le performance degli algoritmi su dati mai visti.

Un nuovo metodo aumenta l'efficienza nella risoluzione di complessi problemi di minimi quadrati.

Nuovi metodi per prevedere i risultati senza compromettere la privacy dei pazienti.

Usare i GAN per generare dati di sfondo per l'esperimento Belle II.

Il clustering multi-view migliora la classificazione dei pazienti e la personalizzazione dei trattamenti nella ricerca medica.

I priors CUSP migliorano l'analisi fattoriale bayesiana gestendo la complessità del modello.

Nuove tecniche di campionamento migliorano la precisione e l'efficienza nell'analisi di sistemi nascosti complessi.

Un nuovo modo di gestire il rischio d'investimento puntando su scenari pessimisti.

Un approccio statistico per gestire efficacemente due proporzioni correlate.

Questo articolo esplora il complesso di Delaunay-Rips per analizzare dati complessi nel machine learning.

EZtune semplifica la regolazione degli iperparametri per i modelli di machine learning, aiutando l'accuratezza.

Un nuovo modo per stimare rapidamente e con precisione le performance dei modelli predittivi.

Uno sguardo ai metodi MSMC per una migliore stima dei dati nel tempo.

Nuovo metodo distingue tra cambiamenti nei fattori economici e risposte dei dati.

Scopri come la probabilità empirica migliora la stima dei parametri usando informazioni aggiuntive.

Scopri come la dimensione dell'effetto influisce sui risultati della ricerca e sulle decisioni in diversi settori.

Tecniche innovative migliorano la stima dei parametri e il test delle ipotesi in vari campi.

Esplorando come il coaching per il benessere influisce sulla salute del cuore e sul benessere mentale.

I nuovi modelli migliorano la previsione degli effetti del maltempo estremo sulle condizioni oceaniche.

Quest'articolo parla del rinnovato interesse nell'inferenza fiduciale usando metodi generalizzati.

Uno studio su come si diffonde la febbre tifoide usando modelli statistici.

Quest'articolo parla del rinnovato interesse nell'inferenza fiduciale usando metodi generalizzati.

Uno studio su come si diffonde la febbre tifoide usando modelli statistici.

Esplorare metodi per analizzare le differenze nelle distribuzioni dei dati usando le E-variabili.

Scopri le proprietà e le applicazioni dei tensori simplex regolari nell'ottimizzazione.

Scopri come i controlli negativi aumentano l'affidabilità nei test delle ipotesi.

Esplorando come i baricentri aiutano a capire la concentrazione dei dati in spazi complessi.

Uno sguardo ai deep neural networks con penalizzazione sparsa e le loro applicazioni.

Migliorare i metodi di auto-allenamento con tecniche migliori per la selezione dei pseudo-etichette.