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.

La ricerca si concentra sulla modellazione della diffusione dello xenon nell'ossido di uranio per migliorare le prestazioni dei reattori.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza e l'accuratezza dell'autopsia verbale.

Un nuovo modello aiuta a prevedere i livelli di emoglobina dopo la dimissione dalla terapia intensiva.

Un nuovo metodo migliora la nostra comprensione sulla distribuzione dell'orso nero asiatico.

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 reti neurali affrontano dati complessi usando tecniche avanzate di varietà.

Esaminare le vulnerabilità nei modelli di machine learning accessibili tramite API.

Scopri come le previsioni personalizzate migliorano la precisione in diversi settori.

Una panoramica su come i cvnn utilizzano i numeri complessi per modelli di dati avanzati.

Un nuovo metodo kernel migliora la classificazione dei dati tensoriali nelle applicazioni sanitarie.

Usare le copule per migliorare la modellazione della popolazione sintetica con dati limitati.

Quest'articolo esamina i compromessi nelle approssimazioni fattorizzate usate nell'inferenza variazionale.

Introducendo il Processo di Dirichlet Grafico per un clustering efficace di gruppi non scambiabili.

Quest'articolo esamina i compromessi nelle approssimazioni fattorizzate usate nell'inferenza variazionale.

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.

Nuove reti neurali affrontano dati complessi usando tecniche avanzate di varietà.

Scopri come il rilevamento dei cambiamenti identifica le variazioni nei processi in diversi settori.

Introducendo il Processo di Dirichlet Grafico per un clustering efficace di gruppi non scambiabili.

Un sondaggio rivela la lotta per avere elettricità affidabile nelle zone rurali e periurbane della Nigeria.

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 documento introduce la sparsità della cardinalità per migliorare la rappresentazione dei dati e il calcolo.

Un nuovo metodo migliora il test di uniformità per le distribuzioni di dati ad alta dimensione.

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

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

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.