Matemática - Teoria Estatística

Uma ferramenta versátil pra analisar diferentes distribuições de dados em estatística.

Um método que combina SGD e técnicas de privacidade pra uma análise de dados eficaz.

Esse artigo fala sobre uma nova estrutura pra testar kernels na análise de dados complexos.

Um novo método pra analisar dados espaço-temporais em várias áreas.

Novos métodos melhoram a análise de dados de imagem do cérebro usando técnicas de aprendizado de variedade.

Um novo framework pra criar classificadores de machine learning que são confiáveis e precisos.

Analisando como algoritmos podem proteger a privacidade enquanto otimizam decisões em medicina personalizada.

Essa pesquisa trata da oversmoothing em convoluções de grafo pra melhorar a precisão da classificação de nós.

Uma olhada em novos métodos para melhorar a remoção de ruído em matrizes no meio de ruídos complexos.

Uma nova abordagem pra otimizar a inferência bayesiana usando métodos generalizados.

Descubra uma nova abordagem para inferência causal com cociclos.

Uma exploração da estabilidade algorítmica e das limitações de teste.

Aprenda como amostradores elevados melhoram a eficiência da amostragem em métodos MCMC.

Uma olhada nos métodos para estimar valores extremos em dados normais bivariados.

Uma olhada em como lidar com erros em modelos generativos baseados em pontuações.

Um olhar sobre como a calibração afeta as previsões e a confiabilidade do modelo.

O CASBAH melhora o estudo dos efeitos do tratamento usando variáveis contínuas pós-tratamento.

Uma nova forma de medir dependências em conjuntos de dados extremos em várias áreas.

Aprenda como distribuições sem elementos facilitam a análise e melhoram a organização dos dados.

Um novo método melhora a estimativa de covariância em processos gaussianos com limiares adaptativos.

Tensores oferecem uma nova maneira de analisar dados complexos em várias áreas.

Examinando a influência do barulho e sinais estruturados em modelos de matrizes aleatórias.

Aprenda como a transferência de aprendizado ajuda a classificar dados dinâmicos de forma eficaz.

Novos algoritmos pra extrair sinais de cenários de ruído complexo.

Esse artigo explora o comportamento do algoritmo EM na regressão linear mista pra melhorar a precisão do modelo.

Explorando melhorias na previsão de padrões pontuais usando Aprendizado de Processos Pontuais.

Explorar métodos para lidar com dados esparsos de alta dimensão na análise de regressão.

Esse artigo apresenta uma nova estrutura pra melhorar a randomização em ensaios clínicos.

Um novo modelo de fatores melhora a análise de dados com o tempo.

Uma olhada nos métodos de regressão não paramétrica usando gráficos geométricos e abordagens bayesianas.

Esse estudo foca na computação OTA pra melhorar a comunicação entre dispositivos nas redes.

Explorando espaços causais e suas implicações para entender sistemas e interações.

Analisando vulnerabilidades de ataques de backdoor com rótulo limpo e como limites de generalização podem ajudar.

Matrizes aleatórias desbloqueiam novas maneiras de resolver problemas complicados em várias áreas.

Um novo método melhora a escolha de resultados em estudos observacionais pra minimizar viés.

Este artigo fala sobre métodos MCMC adaptativos e suas aplicações em distribuições complexas.

Novos métodos melhoram a velocidade e a precisão da amostragem em modelos de difusão.

Esse artigo apresenta um método pra prever dados complexos de séries temporais funcionais.

Aprenda a comparar medidas de probabilidade em estruturas de dados complexas.

Novo framework melhora a precisão na medição bayesiana com dados limitados.