Uma nova abordagem pra melhorar a privacidade dos dados enquanto diminui os custos de comunicação.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Uma nova abordagem pra melhorar a privacidade dos dados enquanto diminui os custos de comunicação.
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Uma introdução às variedades de Segre-Veronese e sua relação com tensores.
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Aprenda sobre modelos de fatores e suas maneiras de simplificar dados complexos.
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Um novo método melhora os resultados de agrupamento e insights através de agrupamentos equilibrados.
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Um novo método pra estimar distribuições usando histogramas bayesianos melhora a eficiência da memória.
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Um novo método pra calcular as chances de ganhar em grandes torneios esportivos de forma eficiente.
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Polinômios ortogonais têm um papel chave em várias aplicações matemáticas.
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Descubra como o PCA probabilístico melhora os insights de dados de alta dimensão.
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Aprenda como os pontos de design melhoram a precisão das previsões em estatísticas espaciais.
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Pesquisadores desenvolvem testes pra avaliar coeficientes de difusão em sistemas complexos ao longo do tempo.
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Analisando a eficiência e as limitações da inferência variacional amortizada em modelos estatísticos.
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Explorando a dinâmica de partículas ativas e suas interações em espaços confinados.
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Este artigo fala sobre métodos para avaliar os efeitos do tratamento na pesquisa.
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Um novo modelo pra enfrentar os desafios de analisar dados de séries temporais amostrados de forma irregular.
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Um olhar mais de perto na distância Wasserstein fatiada em comparações de probabilidade.
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Aprenda métodos eficazes para analisar dados agrupados com foco na estimação de parâmetros.
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Uma olhada nos métodos qualitativos e quantitativos para entender probabilidade.
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Um novo método melhora a precisão em amostras não probabilísticas ao combinar fontes de dados.
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Um olhar sobre o algoritmo Metropolis-Hastings de passeio aleatório para amostragem estatística.
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Uma nova abordagem para estimativas melhores na modelagem estatística de dados complexos.
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Esse artigo analisa os fatores que influenciam a pressão arterial usando métodos estatísticos avançados.
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Novos métodos melhoram a análise de regressão na presença de outliers.
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Este artigo examina dois métodos para estudar formas de dados: geometria da informação e geometria de Wasserstein.
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Explorando novas formas de garantir a confiabilidade nos resultados do aprendizado de máquina.
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Uma olhada em como as medidas de distância impactam diferentes áreas através da comparação de curvas.
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Uma olhada na importância das variáveis aleatórias e medidas empíricas na probabilidade.
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Explorando o papel da distribuição de dígitos em várias aplicações.
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Novos métodos melhoram a compreensão de dados complexos através de modelagem flexível.
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Apresentando o estimador MRCT para detecção eficaz de outliers e análise de covariância.
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Um novo método melhora a estimativa de densidade para análise de dados complexos.
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Novos estimadores melhoram a gestão das taxas de falsos positivos em testes estatísticos.
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Um novo método melhora a inferência causal e lida com a incerteza nas relações.
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Novos métodos melhoram a análise de conjuntos de dados biológicos complexos.
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Descubra como modelos gráficos gaussianos analisam relações em dados pareados.
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Identificabilidade e falsificabilidade são fundamentais no crescimento de modelos bayesianos.
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Explorando a diferença média de Gini e suas aplicações na teoria da confiabilidade.
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Apresentando uma função pra avaliar informações e variações na análise de confiabilidade e risco.
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Um novo método pra tirar insights de dados resumidos usando amostragem de Gibbs.
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Um guia pra regularizar sequências de peso pra uma análise matemática mais clara.
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A divisão adaptativa de amostras melhora a precisão e a confiabilidade na modelagem preditiva.
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