Estatística

Esse artigo fala sobre métodos baseados em conjuntos pra melhorar previsões oceânicas mesmo com dados escassos.

Este artigo explica como os designs RD informam os efeitos do tratamento médico usando pontuações de corte.

Um sistema pra analisar sons de humanos e animais em grandes conjuntos de dados de áudio.

Um método pra melhorar a precisão das etiquetas agrupando as tarefas com base na dificuldade e nas habilidades dos trabalhadores.

Um método pra analisar dados de doenças raras sem comprometer a privacidade dos pacientes.

Uma nova ferramenta melhora o acompanhamento dos resultados de sobrevivência em ambientes médicos.

Analisando o movimento dos pesquisadores e seu impacto na inovação.

Este estudo revela novas informações sobre os fatores que influenciam a atividade física nos americanos.

Explorando melhorias em Modelos Ocultos de Markov e suas aplicações.

Uma visão geral das redes neurais profundas e suas dinâmicas de aprendizado.

Explorando a interseção da mecânica quântica e do aprendizado de máquina.

DDOs expandem modelos de difusão para espaços de funções em aplicações de dados complexos.

Um novo método busca justiça na detecção de linguagem tóxica online entre os grupos.

Explorando a relação entre a simplicidade do modelo e a precisão do treinamento em dados ruidosos.

Explorando como modelos de difusão geram imagens, músicas e textos.

Novo método melhora a otimização de funções complexas usando aprendizado profundo.

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.

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.

Uma olhada em como a PCA de múltiplas vias melhora a análise de conjuntos de dados complexos.

Este artigo explica como os designs RD informam os efeitos do tratamento médico usando pontuações de corte.

Um novo método melhora a compreensão de como as exposições químicas mistas afetam os resultados de saúde.

Um método pra analisar dados de doenças raras sem comprometer a privacidade dos pacientes.

Uma nova ferramenta melhora o acompanhamento dos resultados de sobrevivência em ambientes médicos.

Este estudo revela novas informações sobre os fatores que influenciam a atividade física nos americanos.

Um novo método melhora a estimativa de correlação em estudos do cérebro, mesmo com os desafios do barulho.

Aprenda como conjuntos de previsão ajudam a gerenciar a incerteza em ambientes em mudança.

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.

Uma olhada em como a PCA de múltiplas vias melhora a análise de conjuntos de dados complexos.

Um olhar sobre a inferência bayesiana esparsa e seu papel na recuperação de sinais verdadeiros.

Um novo método combina tensores e interpolação pra uma melhor identificação de sistemas.

Aprenda como conjuntos de previsão ajudam a gerenciar a incerteza em ambientes em mudança.

Este artigo apresenta a esparsidade de cardinalidade pra melhorar a representação de dados e a computação.

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.