Statistica

Impara a analizzare e gestire i rischi in finanza e nel business.

Metodi per migliorare la stima della posizione in mezzo a dati distorti e outlier.

Un metodo per scegliere le migliori variabili per un'analisi dei dati più chiara.

Scopri come i nuovi metodi migliorano le previsioni per eventi e risultati casuali.

Un confronto tra misure di distanza per un'analisi di clustering efficace.

Uno sguardo chiaro sul perché cambiare porta sia la strategia vincente.

Un progetto per migliorare la rappresentanza nei sondaggi dei gruppi sottorappresentati in Liguria.

Questo articolo parla di metodi per stimare parametri che cambiano nei sistemi dinamici usando dati in tempo reale.

Un approccio nuovo per capire l'inflazione attraverso dati disaggregati.

Esaminando il legame tra le dinamiche sociali e la sostenibilità delle risorse.

Esaminando come l'IA influisce sui giudici umani nelle decisioni sulla cauzione.

Metodi per migliorare la stima della posizione in mezzo a dati distorti e outlier.

Un nuovo modo aumenta l'efficienza nell'analizzare i modelli gaussiani latenti condizionali.

Questo articolo presenta un nuovo approccio per selezionare sottografi significativi in vari campi.

Lo studio mette in evidenza i rischi dei fulmini per le turbine eoliche e il ruolo dell'apprendimento automatico nelle previsioni.

Un nuovo metodo per misurare con precisione le superfici nell'ottica.

Un framework strutturato per valutare i metodi di generazione di dati sintetici.

Uno sguardo ai classificatori scalabili e alla previsione conforme per risultati affidabili nell'apprendimento automatico.

Questo studio valuta ensemble di reti neurali efficienti per classificare parti industriali sotto incertezza.

Scopri come il peso dell'importanza migliora le prestazioni del machine learning in diverse sfide.

Esaminando l'esplorazione e l'adattabilità negli algoritmi di apprendimento per rinforzo.

L'apprendimento di lista permette ai computer di fornire più risposte, migliorando l'accuratezza nei sistemi di intelligenza artificiale.

Una guida per prendere decisioni in condizioni di incertezza usando tecniche del bandito multi-braccio.

Un nuovo framework migliora la fiducia nelle previsioni grazie a apprendimento e ragionamento.

Esplora tecniche essenziali per gestire grandi set di dati in modo efficace.

Metodi per migliorare la stima della posizione in mezzo a dati distorti e outlier.

Un nuovo modo aumenta l'efficienza nell'analizzare i modelli gaussiani latenti condizionali.

Uno sguardo a come i metodi compatti migliorano l'adattamento dei dati per grandi set di dati.

Un nuovo metodo per misurare con precisione le superfici nell'ottica.

Migliorare il recupero delle informazioni tramite metodi bayesiani nell'imaging e nell'elaborazione dei segnali.

Presentando residui migliorati per analizzare meglio i dataset compositivi.

Questo lavoro introduce un nuovo metodo per stimare i processi di diffusione usando tecniche di Monte Carlo multi-livello.

Un nuovo framework per analizzare gli effetti di mediazione nel tempo nella ricerca.

Esaminare gli effetti di trattamenti estremi su vari risultati in diversi settori.

Un approccio nuovo per capire l'inflazione attraverso dati disaggregati.

Esaminando come l'IA influisce sui giudici umani nelle decisioni sulla cauzione.

Esplora tecniche essenziali per gestire grandi set di dati in modo efficace.

Metodi per migliorare la stima della posizione in mezzo a dati distorti e outlier.

Un nuovo modo per stimare gli effetti causali nelle reti sociali.

Un nuovo modo aumenta l'efficienza nell'analizzare i modelli gaussiani latenti condizionali.

Questo studio esamina come la conoscenza pregressa migliori il processo decisionale nell'apprendimento per rinforzo.

Esplora tecniche essenziali per gestire grandi set di dati in modo efficace.

Metodi per migliorare la stima della posizione in mezzo a dati distorti e outlier.

Scopri come le previsioni selettive migliorano l'accuratezza delle previsioni e la presa di decisioni in vari settori.

Questo articolo presenta un nuovo approccio per selezionare sottografi significativi in vari campi.

Quest'articolo parla di un estimatore robusto per gestire efficacemente i dati di indagini categoriche.

Esplorare come le reti neurali possano approssimare i funzionali nell'analisi dei dati.

Il transfer learning sfrutta le conoscenze da un'area per migliorare i compiti in un'altra.