統計 に関する最新の記事

データ分析で証拠プロセスをうまく組み合わせる方法を学ぼう。

研究が不均一なランダム行列とスペクトル外れ値の重要な特性を明らかにした。

機械学習の公平性を考慮して、より良い統計的結果を得る。

過去の出来事が今の理解にどうつながるかを色んな分野で探ってみよう。

DiffRedは、データ分析を簡単にして結果を良くするための技術を組み合わせてるよ。

ブラウン運動ツリーが特性進化をどうモデル化してるか見てみよう。

ベイズ法が過去のデータを使って予測をどう改善するかを学ぼう。

新しいアプローチは、モデルの真実を探すよりも有効な近似を重視している。

フラクタルとランダムフィールドの相互作用を探る。

サロゲートロス技術でマルチクラス分類を強化する方法を探ってる。

サンプリングにおける確率的ローカリゼーションとその重要なプロセスについて学ぼう。

誤ラベルデータの課題の中でマルチクラス分類器を改善するテクニックを探ってる。

粒子がどのように相互作用し、流れ、時間とともに変動するかを調べた研究。

実験で公平な結果を得るために、グループをバランスよく作る方法。

この研究は、健康研究における線形回帰の仮定の報告について調べてるよ。

新しい方法が木の構築の効率と精度を向上させる。

クラスターでのBスプラインエルミート準補間を使った密度推定法を紹介するよ。

情報理論がデータをどのように測定し処理するかについての考察。

この記事では、ランダム動的システムにおけるヒット分布について掘り下げてるよ。

新しい線形バンディットのアプローチは、フィードバックノイズに対処してより良い意思決定を実現するよ。

不完全なデータのための新しいアクティブラーニング技術でモデルの効率を向上させる。

GhostKnockoffsは、遺伝学などの分野で要約統計を使って変数選択を強化するよ。

DOPEを紹介するよ：観察データを使って治療効果の推定を改善する強力な方法さ。

新しい対策で複雑な医療データセットの比較がしやすくなったよ。

ヒストグラムロスが不確実性をモデル化することで回帰予測をどう改善するか学ぼう。

新しいアルゴリズムが因子グラフにおける交換可能な因子の検出を強化する。

新しいSWAP法でスピンガラスの理解が進んだ、リラクゼーションダイナミクスが強化されたおかげで。

部分的なフィードバックが大規模データセットでのモード推定をどう効率化できるか学ぼう。

限られたデータからランダムイベントプロセスを推定する新しい方法。

教育テスト、回帰、コンティンジェンシーテーブルにおける代数的統計の新しい手法を探究中。

機械学習アプリのパフォーマンス差の原因をいろんな状況で分析してる。

限られたデータで正確な人口サイズを推定する新しい方法。

この記事では、スパース線形回帰法の複雑さと限界について考察しています。

新しい方法が、人工サンプルを使って難しい統計的推論の問題に取り組む手助けをしてくれるよ。

ランダムなサイズの弧が時間とともに1次元トーラスをどのように覆うかの研究。

ノイズの多いデータの中で完全単調関数を外挿することの複雑さを分析する。

格子問題を通じてスパース線形回帰の課題を調査する。

AutoCDを使ってデータの因果関係を見つける方法が簡単になるよ。

新しい方法が変分推論の効率と精度を向上させるよ。

PORTSEAは極端値統計を進めていて、いろんな分野や教育に影響を与えてるよ。