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Un nouvel algorithme, DP-GRAMS, permet d'estimer les modes de densité multivariés tout en garantissant une confidentialité différentielle rigoureuse.
Une méthode statistique combine encodeurs fonctionnels et estimation doublement robuste pour traiter des données longitudinales mesurées à des intervalles irréguliers.
Des chercheurs proposent un test statistique combinant réseaux de neurones flexibles et calibration rigoureuse pour comparer deux distributions.
Une nouvelle méthode statistique sépare facteurs latents stables et spécifiques pour améliorer la prédiction robuste hors distribution.
Une alternative légère et déterministe aux réseaux de neurones pour identifier la langue d'un texte, basée sur des transformations log-ratio.
Une nouvelle méthode d'ICA fondée sur la distance de Wasserstein promet de meilleures performances que les approches classiques, sans hypothèse sur la distribution des données.
Des chercheurs proposent une hypothèse plus souple pour détecter des liens causaux masqués par des mécanismes de régulation naturelle.
Un outil visuel permet d'explorer la loi de Benford sur plusieurs jeux de données réels, illustrant pourquoi le premier chiffre significatif suit une distribution logarithmique.