Statistica

Nuovi metodi di campionamento migliorano l'efficienza e la precisione nelle Reti Neurali Bayesiane.

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.

Esplorare le misure di equità nei modelli di punteggio di rischio in vari settori.

Esplorare come i modelli grafici rivelano i modelli di diffusione delle malattie nel tempo.

Esaminando come le criptovalute come Bitcoin ed Ethereum si rapportano ai mercati finanziari tradizionali.

Scopri come il test A/B può migliorare le decisioni aziendali e l'esperienza degli utenti.

Nuove scoperte sull'impatto della variante Omicron sulla salute pubblica.

Questo articolo esplora i modelli di abilità nei freccette usando metodi empirici di Bayes per analizzare i giocatori.

Un nuovo approccio statistico migliora le stime dei tassi di mortalità sotto i cinque anni tra i vari gruppi di età.

Scopri come il machine learning aiuta a prevedere i sinistri assicurativi dei veicoli e a stabilire premi equi.

Uno sguardo ai GLM e al loro rapporto con le miscele gaussiane.

L'apprendimento attivo affronta la sfida di etichettare i dati in modo efficiente nel machine learning.

La selezione dei pseudo-etichettati bayesiani migliora l'addestramento del modello usando dati etichettati limitati.

Esplorare le misure di equità nei modelli di punteggio di rischio in vari settori.

Nuovi metodi migliorano l'analisi degli alberi filogenetici grazie a tecniche di machine learning.

Esplorare come i modelli grafici rivelano i modelli di diffusione delle malattie nel tempo.

Nuovi metodi di campionamento migliorano l'efficienza e la precisione nelle Reti Neurali Bayesiane.

Questa ricerca esplora come le miscele gaussiane possano migliorare le tecniche di modellazione dei dati.

Gli SNAM offrono intuizioni più chiare sulle previsioni del machine learning.

Un nuovo metodo migliora la classificazione dei dati usando il clustering della matrice di covarianza.

Scopri i concetti chiave nell'ottimizzazione e nel campionamento per prendere decisioni efficaci.

Scopri metodi innovativi per analizzare dati longitudinali usando il pacchetto lqmix di R.

RESI semplifica la segnalazione delle dimensioni degli effetti negli studi di ricerca.

Un approccio mirato per migliorare l'accuratezza dell'inferenza variazionistica.

Questo studio mette in evidenza metodi per analizzare i segnali cerebrali usando matrici di covarianza.

Esaminare le strutture nei dati tramite metodi di clustering connessi.

L'apprendimento attivo affronta la sfida di etichettare i dati in modo efficiente nel machine learning.

La selezione dei pseudo-etichettati bayesiani migliora l'addestramento del modello usando dati etichettati limitati.

Esplorare le misure di equità nei modelli di punteggio di rischio in vari settori.

Introducendo un metodo per gestire meglio le relazioni complesse dei dati.

Questo articolo parla di metodi per migliorare le previsioni con dati sbilanciati nella regressione.

Una panoramica di due metodi di correlazione e un nuovo approccio combinato.

La ricerca migliora la capacità delle reti neurali di adattarsi a nuovi dati.

Uno strumento per i ricercatori per modellare i cambiamenti nei dati nel tempo.

Uno sguardo ai GLM e al loro rapporto con le miscele gaussiane.

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Questo articolo mette in evidenza il ruolo dei kernel non separabili nei processi gaussiani.

iPCA offre un metodo affidabile per analizzare le relazioni tra dati raggruppati.

Esplora metodi per previsioni affidabili nel machine learning tramite insiemi di confidenza.

Uno sguardo al rischio eccessivo e alla minimizzazione del rischio empirico con perdite esp-concave.

Uno sguardo a come il Policy Mirror Descent migliora il processo decisionale negli MDP.

Un nuovo algoritmo per stimare trasformazioni in mezzo a errori nei dati.