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.

Esplora la distribuzione Tsallis-Gaussiana per modellare l'incertezza in vari settori.

Scopri come stabilire la giusta dimensione del campione per modelli di previsione sanitaria efficaci.

I ricercatori hanno problemi con la procedura di Dunnett a causa delle varianze diverse.

Uno studio rivela come le raccomandazioni di link influenzano le dinamiche dei social network nel tempo.

Questo articolo parla di strategie per controllare sistemi influenzati da cambiamenti imprevedibili.

Questo studio esamina come i tempi di risposta influenzano le valutazioni delle capacità degli studenti.

Un metodo per rivelare tendenze nei dati funzionali attraverso clustering e segmentazione.

Un nuovo modello migliora le previsioni sulla volatilità delle azioni usando l'analisi delle reti.

Questo metodo usa tecniche kernel per trovare in modo efficiente gli stati fondamentali nei sistemi quantistici.

Strategie per migliorare le performance del modello in nuovi ambienti di dati.

Ecco un metodo che migliora il trasferimento di stile delle immagini senza bisogno di ulteriore formazione.

Scopri come Mixup migliora l'addestramento e le performance dei modelli di machine learning.

Un nuovo metodo migliora l'adattamento a dominio non supervisionato nella sanità e oltre.

GLASU migliora l'efficienza della comunicazione nell'apprendimento federato verticale usando dati grafici.

Un'analisi approfondita dei metodi per migliorare la qualità dei dati attraverso il denoising delle matrici.

Uno sguardo ai banditi multi-braccio e alle loro applicazioni nel prendere decisioni.

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Un nuovo metodo aiuta le città a valutare con precisione la domanda di mobilità condivisa.

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Waywiser semplifica la valutazione dei modelli spaziali per previsioni affidabili.

Scopri Hamiltonian Monte Carlo e il suo ruolo nel campionamento di distribuzioni complesse.

Uno sguardo ai Modelli Lineari Misti Generalizzati e alle loro applicazioni.

Un nuovo metodo analizza i fattori che influenzano la morte cardiaca improvvisa usando grandi dataset sanitari.

Uno sguardo alle leggi strettamente stabili e al loro impatto sulle funzioni di probabilità.

Scopri come il metodo della penalità multiscala identifica efficacemente i cambiamenti significativi nei dati.

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Questo studio migliora i residui Z tramite la cross-validation nell'analisi di sopravvivenza.

I ricercatori hanno problemi con la procedura di Dunnett a causa delle varianze diverse.

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza delle stime di sopravvivenza al cancro usando i dati dei registri.

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza nella selezione delle variabili in studi con dati ad alta dimensione.

Un nuovo approccio statistico migliora l'analisi delle influenze genetiche sui metaboliti.

Questo articolo esamina nuove tecniche per modellare sistemi complessi usando processi GH.

Esplorando come le prior errate possano comunque dare stime statistiche affidabili.

Un nuovo approccio statistico migliora l'analisi delle influenze genetiche sui metaboliti.

Un nuovo metodo migliora l'affidabilità dell'analisi statistica nonostante la mall'interpretazione del modello.

La Macchina di Fragilità Neurale migliora le previsioni nell'analisi della sopravvivenza in diversi settori.

Una panoramica delle SFDE e delle loro applicazioni in vari settori.

Quest'articolo parla di come migliorare il processo decisionale nei sistemi uomo-sensore usando la teoria quantistica delle decisioni.

IPNN offre un nuovo modo per classificare e raggruppare i dati in modo efficace.

Una panoramica sulla stima QML e le sue applicazioni nei modelli fattoriali.