Estatística

Um novo método revela informações sobre gestos humanos e a relação deles com a fala.

Uma olhada em métodos para avaliar previsões de modelos em dados que não foram vistos.

Essa pesquisa aborda os desafios do RNA contaminante que afeta a precisão dos dados em experimentos.

Uma visão geral dos sistemas de votação que promovem a democracia e a representação justa.

Descubra um jeito simples de escolher valores de dados de forma eficiente.

Equilibrando a análise de dados médicos e a privacidade dos pacientes usando técnicas de dados sintéticos.

Este estudo usa LiDAR pra melhorar as estimativas de biomassa florestal na Unidade de Inventário Tanana, no Alasca.

Uma nova abordagem melhora a detecção de galáxias fracas ligadas à matéria escura.

Este estudo compara métodos para prever a vida útil de máquinas e medir a incerteza.

Um novo modelo melhora a representação de dados e o tratamento de incertezas usando princípios bayesianos.

Simplificar problemas complexos com modelos substitutos ajuda a fazer estimativas rápidas.

Novas ideias pra melhorar o desempenho das redes neurais de grafos.

Aprenda sobre funções contínuas por partes e o papel delas no aprendizado online.

Esse artigo fala sobre Processos de Decisão de Markov robustos e a complexidade de amostras em ambientes incertos.

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Um novo método melhora a precisão na medição de partículas e na gestão de incertezas.

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Apresentando o mGHS pra uma análise de rede eficaz em diferentes conjuntos de dados.

Pesquisas revelam uma nova maneira de analisar resultados de saúde ao longo do tempo.

Esse artigo analisa as compensações nas aproximações fatoradas usadas na inferência variacional.

Os SNAMs oferecem uma visão mais clara sobre as previsões de aprendizado de máquina.

Um novo método melhora a classificação de dados usando agrupamento de matriz de covariância.

Aprenda sobre os conceitos principais em otimização e amostragem para tomar decisões eficazes.

Descubra métodos inovadores para analisar dados longitudinais usando o pacote lqmix do R.

Nova abordagem melhora a compreensão das relações causais na pesquisa.

Este artigo analisa como a modelagem Bayesiana ajuda a estudar as mudanças em dados espaciais.

Uma olhada em métodos para avaliar previsões de modelos em dados que não foram vistos.

Um novo método pra otimizar designs de amostragem sob as limitações do mundo real.

Uma olhada nos métodos de inferência causal para analisar o desempenho dos negócios.

Um novo método melhora a estimativa em relações causais com suposições menos restritivas.

Descubra um jeito simples de escolher valores de dados de forma eficiente.

Explorando o desempenho de DNN em modelos de interação não paramétricos à medida que as dimensões aumentam.

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Novos métodos de amostragem melhoram a eficiência e a precisão em Redes Neurais Bayesianas.

Analisando a confiabilidade e a validação das funções de influência em modelos de deep learning.

Um novo algoritmo melhora a precisão na previsão de surtos de doenças através da geração de dados detalhados.

Uma conversa sobre juntar abordagens estatísticas pra melhorar a análise de dados.

Uma abordagem nova revela variações individuais nos efeitos do tratamento do programa.

Métodos pra calcular média e variâncias direitinho mesmo com dados faltando.

Um jeito de prever resultados específicos usando dados passados relevantes.

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Um olhar sobre processos Gaussianos IID e sua importância na análise de dados dependentes do tempo.

Um novo método melhora a estimativa em relações causais com suposições menos restritivas.

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Aprenda como as médias aparadas melhoram as estimativas na análise de dados.

Novos métodos têm como objetivo melhorar a análise de dados de alta dimensão usando técnicas estatísticas.

Novos métodos melhoram as previsões usando Regressão de Kernel Ridge na educação e em outras áreas.