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.

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.

Un framework che migliora l'accuratezza dei sensori morbidi nelle applicazioni industriali.

La ricerca mostra che l'inquinamento atmosferico ha impatti diversi su vari gruppi.

Un nuovo metodo migliora l'analisi dei trattamenti nelle sperimentazioni cliniche.

La ricerca sugli intervalli di donazione migliora la salute dei donatori e la disponibilità di sangue.

Un nuovo approccio per ottenere equità nei modelli predittivi di regressione.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento automatico per dati funzionali continui.

Un nuovo modello migliora l'adattamento ai dati che cambiano con un basso costo computazionale.

Questo articolo parla di come allenare deep transformers senza connessioni skip e layer di normalizzazione.

I recenti progressi collegano le funzioni cerebrali ai modelli di reti neurali per una comprensione migliore.

Migliorare i metodi di inferenza per sistemi complessi usando GPSSM.

Esaminando la continuità di Lipschitz e il suo ruolo nelle prestazioni e nella robustezza delle reti neurali.

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

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.

RNNC offre un'analisi efficiente dei dati satellitari, migliorando precisione e velocità.

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.

Nuovi metodi migliorano le previsioni per la ripresa dei bambini dopo infortuni al cervello usando dati già disponibili.

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

Un nuovo modello migliora il modo in cui studiamo la connettività cerebrale e le sue caratteristiche anatomiche.

Affrontare gli errori di misurazione e gli effetti del trattamento nei modelli predittivi.

Questo articolo parla di tecniche per gestire i dati mancanti per un'analisi accurata.

Nuovi metodi migliorano il design degli esperimenti per capire le relazioni causali.

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.

Un'immersione profonda nei set di fiducia dei modelli e nella selezione delle variabili in statistica.

Le tecniche per identificare le caratteristiche importanti in set di dati complessi sono fondamentali.

Integrare le trasformazioni L2O e i modelli grafici migliora la stima dei parametri nei SEM.

Lasso aiuta a identificare dati importanti in set di dati complessi.