Estatística

Explorando medidas de justiça em modelos de pontuação de risco em várias áreas.

Explorando como modelos gráficos mostram os padrões de disseminação de doenças ao longo do tempo.

Analisando como criptomoedas como Bitcoin e Ethereum se relacionam com os mercados financeiros tradicionais.

Aprenda como o teste A/B pode melhorar as decisões de negócios e a experiência do usuário.

Novas informações sobre o impacto da variante Ômicron na saúde pública.

Este artigo explora modelos de habilidades em dardos usando métodos Bayesianos empíricos para análise de jogadores.

Uma nova abordagem estatística melhora as estimativas das taxas de mortalidade infantil em diferentes faixas etárias.

Aprenda como o aprendizado de máquina ajuda a prever reclamações de seguro de veículos e definir prêmios justos.

Insights sobre como tamanhos de passo e aleatoriedade afetam os métodos de treinamento de redes neurais.

Descubra como o aprendizado ativo melhora o desempenho do modelo com menos dados rotulados.

Um olhar sobre a abordagem do Aprendizado Federado para a privacidade e engajamento dos usuários.

Este trabalho traz novas perspectivas sobre modelos generativos e suas métricas de desempenho.

Um olhar sobre os GLMs e a relação deles com misturas gaussianas.

A aprendizagem ativa enfrenta o desafio de rotular dados de forma eficiente em machine learning.

A seleção de pseudo-rótulos Bayesiana melhora o treinamento do modelo usando dados rotulados limitados.

Explorando medidas de justiça em modelos de pontuação de risco em várias áreas.

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.

O RESI facilita a apresentação dos tamanhos de efeito em estudos de pesquisa.

Uma abordagem focada em melhorar a precisão da inferência variacional.

Este estudo destaca métodos para analisar sinais do cérebro usando matrizes de covariância.

Analisando estruturas nos dados por meio de métodos de agrupamento conectados.

A aprendizagem ativa enfrenta o desafio de rotular dados de forma eficiente em machine learning.

A seleção de pseudo-rótulos Bayesiana melhora o treinamento do modelo usando dados rotulados limitados.

Explorando medidas de justiça em modelos de pontuação de risco em várias áreas.

Apresentando um método pra lidar melhor com relações de dados complexas.

Esse artigo fala sobre métodos pra melhorar previsões com dados desbalanceados em regressão.

Um resumo de dois métodos de correlação e uma nova abordagem combinada.

A pesquisa melhora a capacidade das redes neurais se adaptarem a novos dados.

Uma ferramenta para pesquisadores modelarem as mudanças nos dados ao longo do tempo.

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.

Uma nova estrutura para uma inferência estatística melhor em pesquisa e análise.

Um novo método melhora os testes de uniformidade para distribuições de dados de alta dimensão.

Um olhar sobre os GLMs e a relação deles com misturas gaussianas.

Essa pesquisa investiga como misturas gaussianas podem melhorar as técnicas de modelagem de dados.

Esse artigo destaca o papel dos kernels não separáveis em processos gaussianos.

O iPCA oferece um jeito confiável de analisar relações em dados agrupados.

Explore métodos para previsões confiáveis em machine learning através de conjuntos de confiança.

Uma olhada no risco excessivo e na minimização do risco empírico com perdas exp-concavas.

Uma olhada em como o Policy Mirror Descent melhora a tomada de decisão em MDPs.