統計学

この研究は、限られたユーザーフィードバックにも関わらず、公平なリソース配分のための方法を開発してるんだ。

エスティマンドフレームワークが臨床試験の分析をどう改善するかを見てみよう。

複雑な人間関係をふわっとしたソーシャルネットワーク分析で理解する新しいアプローチ。

パークアンドライドが渋滞と排出を減らす方法に関する研究。

情報は様々な分野で意思決定プロセスに大きな影響を与える。

ベンフォードの法則は、データセットの最初の数字に変なパターンがあることを示してる。

時間と周波数にわたる詳細な信号分析の方法。

新しい手法が弱い重力レンズ効果のデータを通じて宇宙の理解を深めてるよ。

ある研究が地域ごとのCOVID-19の広がりを推定するモデルを紹介してる。

研究者たちは、海洋データ内の内部孤立波の検出を改善するために機械学習を使っている。

オンラインの政治討論におけるエリートと大衆の分断を調査する。

遺伝子発現データを使って化学物質が健康や環境に与える影響を予測する。

欠損データを扱うための従来の手法と機械学習手法の分析。

バインコピュラスが複雑なデータ関係の予測をどう改善するかを学ぼう。

共有原子入れ子事前分布を使って複雑なデータセットを分析する柔軟なアプローチ。

ノイズの多いダイナミックデータから時間ラベルを取得する革新的な方法。

新しいアプローチがデータの寄与のバランスを改善して、マルチモーダル学習を強化するよ。

回帰モデルの変数選択を改善するためのベイズ的アプローチを紹介するよ。

効率的なデータ分析のためのサブサンプルサイズ最適化ガイド。

Cluster Quiltingが不完全なデータセットを使ったパッチワーク学習の課題にどう対応するかを学ぼう。

欠損データを扱うための従来の手法と機械学習手法の分析。

バインコピュラスが複雑なデータ関係の予測をどう改善するかを学ぼう。

連続変数を使った治療研究で因果効果を理解する新しいアプローチ。

共有原子入れ子事前分布を使って複雑なデータセットを分析する柔軟なアプローチ。

ニューラルネットワークがデータからどう学ぶか、そしてそのパフォーマンスに影響を与える要因を調べる。

DistPredは不確実性をうまく考慮して、結果の予測を向上させるよ。

この記事では、精度向上のためのモデル予測を使った再訓練方法について話してるよ。

勾配クリッピングが機械学習モデルのトレーニングを安定させる方法を学ぼう。

新しい方法が力学や医療画像における材料特性の推定を改善してるよ。

合成データが小売業者にどうやって顧客のプライバシーを守りつつインサイトを得る手助けをするかを知ってみて。

機械学習技術を使った効率的な粒子衝突シミュレーションの新しいアプローチ。

この記事は、複雑な高次元データからより効果的にサンプリングする方法について話してるよ。

この記事は、複雑な高次元データからより効果的にサンプリングする方法について話してるよ。

カーネル回帰とベイズ更新が新しいデータで予測をどう改善するかを学ぼう。

ノイズの多いダイナミックデータから時間ラベルを取得する革新的な方法。

この記事では、より良い統計推定のためのミニマックス分位数について紹介するよ。

この研究は、ノイズのあるデータからPDEパラメータを推定するためのベイズPINNを調べてるよ。

二つの新しい推定量がアイテム応答データの分析精度を向上させるよ。

確率ブロックモデルがネットワーク内のコミュニティを特定するのにどう役立つか探ってみよう。

マルコフ深度を使って時系列データの変わったパターンを見つける方法を学ぼう。

この記事は、複雑な高次元データからより効果的にサンプリングする方法について話してるよ。

市場の変化に伴う株の相互作用を理解する新しいアプローチ。

ベイズ法は、大規模データセットのデータ分析のスピードと精度を向上させるよ。

新しい方法がベイズ推論と機械学習を組み合わせて、データ分析をより良くする。

不確実な環境で条件付き期待値を効率的に推定する新しい方法。

人口モデルが系譜をどのように形成し、遺伝的アルゴリズムに影響を与えるかを調べる。

サンプリングの新しい手法は、統計分析の効率を向上させるよ。

静電気を使った新しい技術で、データサンプリングと推定をより良くする。