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Esplora la regressione allineata alle funzioni e i suoi vantaggi rispetto ai metodi tradizionali.

Impara a modellare eventi rari per gestire meglio i rischi.

Un nuovo approccio che combina la modellazione semiparametrica e la regressione sparsa per l'analisi di dati complessi.

Un nuovo modello combina dati funzionali e ad alta dimensione per un'analisi migliore.

Un metodo per fare test bayesiani proteggendo la privacy delle persone.

Una panoramica della Randomizzazione Mendeliana nella ricerca sulla salute e dei suoi metodi.

Scopri come le funzioni lineari a tratti possano semplificare il processo decisionale in situazioni di incertezza.

Una guida per capire il PACF per dati di serie temporali con comportamento che cambia.

Nuovi metodi migliorano la selezione dei trattamenti nelle sperimentazioni cliniche per un'assistenza ai pazienti migliore.

Uno sguardo ai metodi di previsione e alla loro importanza nelle decisioni economiche.

Sourcerer massimizza l'incertezza nella stima della distribuzione delle sorgenti, migliorando l'accuratezza della simulazione.

Uno sguardo alla cross-validation K-fold e alla sua efficacia nella selezione dei modelli.

Il metodo SPVAR migliora la comprensione dei dati economici mantenendo le informazioni stagionali.

Un nuovo metodo per campionare distribuzioni complesse senza fare affidamento sui gradienti.

Esplorare nuovi metodi per migliorare la continuazione analitica nella fisica quantistica dei sistemi complessi.

Capire le complessità e le soluzioni nell'analisi dei dati geospaziali.

XGBoostPP offre un approccio flessibile per analizzare i processi puntuali con molte covariate.

BICauseTree offre metodi trasparenti per stimare effetti causali in diversi settori.

I metodi di ricerca nell'analisi dei set genici possono portare a risultati poco affidabili.

I nuovi modelli migliorano l'accuratezza delle previsioni meteo usando metodi statistici.

Questo articolo parla di come usare dati non etichettati per migliorare i modelli di machine learning.

Un nuovo metodo kNN migliora la stima della media e della varianza con valutazione dell'incertezza.

Questo articolo parla di metodi per migliorare l’efficienza del campionamento nelle reti neurali bayesiane.

Uno studio sulla regressione a kernel che affronta l'overfitting e il comportamento delle funzioni kernel.

Esaminando come i risultati delle sperimentazioni cliniche si applicano a una cura più ampia dei pazienti.

Un nuovo metodo usa il feedback umano per migliorare le previsioni nell'analisi delle serie temporali.

Questo lavoro presenta un metodo per analizzare i dati delle serie temporali e rilevare anomalie nei processi di trattamento dell'acqua.

Un metodo per un'analisi collaborativa senza condividere dati sensibili dei pazienti.

Questo metodo usa un approccio bayesiano per previsioni accurate delle attività degli utenti nei test online.

Nuovi metodi migliorano la certificazione delle proprietà quantistiche senza dipendere da condizioni ideali.

Esplorando come i picchi di attività neurale svelano informazioni sul funzionamento del cervello.

Esplorando come dimensioni di batch più grandi migliorano la privacy differenziale nel machine learning.

Impara a analizzare e classificare i dati sui movimenti umani in modo efficace.

Esplorando nuovi metodi per migliorare i modelli di diffusione nella generazione di campioni di distribuzione complessi.

Uno sguardo all'importanza e alle sfide della regressione quantile online.

Approfondimenti su come gestire i fattori deboli nell'analisi dei dati complessi.

SAGD-IV offre un approccio flessibile per analizzare le relazioni causali in set di dati complessi.

Un nuovo approccio per analizzare dati longitudinali con valori mancanti in vari settori.

Un nuovo metodo per campionare dati in modo efficace da distribuzioni complesse.

Gli scienziati puntano a migliorare i metodi di rilevamento per esopianeti simili alla Terra al di fuori del nostro Sistema Solare.