統計 に関する最新の記事

最適化における安定したスパース解についての徹底的な考察。

ランダム化推論法の概要と研究におけるその応用。

データ拡張アルゴリズムがデータ分析やモデル構築をどう向上させるか学ぼう。

新しい方法がスピンガラスモデルのパラメータ推定を強化する。

複雑なデータセットで重要な特徴を選ぶための自己教師あり手法について学ぼう。

データ圧縮の基本概念と技術を学んで、効率的な保存と伝送をしよう。

この記事では、線形回帰の精度を向上させるためのミニマックス手法の役割について話してるよ。

複素行列でリーディング固有ベクトルを見つける新しいアプローチ。

jointLCAを紹介します。これはマルチビューデータの接続をよりよく理解するための方法です。

新しい方法は、サンプリングを良くするために、分割統治法のMCMCと拡散モデルを組み合わせるんだ。

確率と数の近似についての考え方。

この研究では、限られたフィードバックを使った効率的な関数最適化のための新しいアルゴリズムを紹介するよ。

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。

この研究はGCPとリーマン計量のメカニズムを明らかにすることを目指しているよ。

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。

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。

スコロコホド問題の概要と、さまざまな分野での重要性。

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。

ラベル付きデータとラベルなしデータを組み合わせてモデルの精度をアップさせよう。

スライス・トリー・ウォッシャーシュタインの強みを組み合わせた動的データ分析の新しい方法。

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。

レコードリンクアルゴリズムとそれがデータ分析に与える影響についての考察。

研究者たちは、分位数を使ってランダム変数の独立性を評価する方法を提案した。

ランダムな動きの2つの次元がどう影響し合うかを調べる。

無限ハトの巣原理の様々な分野への影響を探る。

PSVAEは、高品質な合成テーブルデータを作成するためのより速い方法を提供するよ。

現代数学研究における等変モジュールの役割を検討する。

はい/いいえの結果に対する指向性グラフィカルモデルを使って、空間データ分析を簡素化すること。

混乱要因やデータの変動に対処して、もっと良い予測をする。

マルコフランダムフィールドと複雑な関係を分析する上での役割を見てみよう。

新しい方法が機械学習アプリケーションの不確実性推定を改善する。

動的システムにおける不確定微分方程式とその実世界での応用を調査する。

欠損データが医療治療評価にどう影響するかの考察。

六角形のボード上で、円がダーツをカバーする方法を探ってみて。

この記事では、時系列データの不確実性をよりよく予測するための方法について話してるよ。

潜在ガウスモデルが公衆衛生や移民のデータ分析をどう改善するかを調べる。

より良い統計結果のための二方向クラスタリング手法の概要。

SDEにおける爆発的行動のダイナミクスとその影響を探ってみて。