統計学

ディープラーニングモデルにおける影響関数の信頼性と検証を調べる。

新しいアルゴリズムが詳細なデータ生成を通じて病気の発生予測の精度を向上させるよ。

データ分析をもっと良くするための統計アプローチの統合についての話。

新しいアプローチでプログラムの治療効果の個人差が明らかになった。

欠損データポイントがあっても、平均や分散を正確に計算する方法。

関連する過去のデータを使って特定の結果を予測する方法。

研究と分析のためのより良い統計的推論の新しいフレームワーク。

新しいアプローチが、データが少ない騒がしい環境での信号検出を改善するんだ。

オルガノイドネットワークの研究が脳の発達に関する新しい情報を明らかにしている。

選手の統計を使ってトップパフォーマンスのバスケットボールラインナップを予測する研究。

この記事では、金融ストレスの際の経済的相互作用をよりよく理解するための方法を紹介しているよ。

空間研究におけるランダムフォレストの予測を改善する方法を探る。

投資会社は、中国の先物市場で取引戦略に機械学習を活用している。

人間の評価と評価者間の信頼性で翻訳の正確さを評価する。

この記事では、アメリカ全土で天気予報の精度がなぜ異なるのかを考察してるよ。

バーナウム-サンダース分布を使って疲労寿命の予測を改善する研究。

この記事では、点過程における強度の推定を簡単にする方法を紹介しています。

この研究は、COVID-19パンデミック中の日常生活の変化を探究してるよ。

個々の特性がさまざまな分野でのイベントのタイミングにどう影響するかを見てみよう。

歪んだ分布に対する統計モデル評価の新しいアプローチ。

機械システムが負荷応答を通じてハッシュツールとして機能する方法を探る。

この記事では、金融ストレスの際の経済的相互作用をよりよく理解するための方法を紹介しているよ。

新しいモデルが、偏った反応を持つクロスオーバー試験のデータ分析を改善する。

ガンマ回帰の過去の知識を活かして、複雑なデータ分析の推定を向上させる。

小さいデータセットでも機械学習の精度を上げるテクニック。

欠けているネットワーク接続の予測を改善する新しいアプローチ。

広いネットワークの中で小さなグループを見つける方法を調べる。

PAC学習の概要とアルゴリズム開発への応用。

シーケンシャル確率割り当てが、さまざまな分野での正確な予測にどのように役立つかを探ってみよう。

空間研究におけるランダムフォレストの予測を改善する方法を探る。

対称性がさまざまなタスクでニューラルネットワークのパフォーマンスをどう改善するかを探る。

コントラスト学習の紹介とそれが機械学習に与える影響について。

新しい方法が遺伝子モデルのパラメータ推定を改善する。

複雑なネットワークで重要なノードを見つける方法を探ってる。

歪んだ分布に対する統計モデル評価の新しいアプローチ。

広いネットワークの中で小さなグループを見つける方法を調べる。

擬似ランダム置換の概要と、それらがさまざまな分野で持つ重要性。

新しいモデルが健康研究における信頼性評価を改善する。

新しいアルゴリズムが極端な報酬のある環境での意思決定を改善する。

新しい方法がノイズや悪条件のデータ環境でのPCAの効果を向上させる。

Rの新しいカラー機能は、データの可視化を強化して、より分かりやすく、アクセスしやすくしてるよ。

歪んだ分布に対する統計モデル評価の新しいアプローチ。

Rangは研究者が正確な分析のために計算環境を記録して再現するのを手伝うよ。

新しい非対角メトリックがニューラルネットワークのベイジアン推論を強化する。

バーナウム-サンダース分布を使って疲労寿命の予測を改善する研究。

エルデシュ・レーニャイネットワークのランダムなつながりを分析すると、ネットワークの挙動についての洞察が得られるよ。

臨床研究で共同データを使ってより良い予測をするための新しいベイズ法。

この記事では、空間データモデルのパフォーマンスを評価するためのテクニックを検討します。