Bayes Generalizado para Inferencia Causal
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Más allá de la máxima verosimilitud: Estimación de desigualdades variacionales para modelos lineales generalizados
Metaanálisis de desigualdades variacionales en modelos lineales generalizados
Métodos de primer orden linealmente convergentes y amigables con la GPU para certificar GLMs óptimos $k$-sparse
Métodos efectivos para certificar modelos lineales generalizados (GLMs) óptimos con un número reducido de variables, conocido como $k$-sparse, optimizando así el rendimiento y la eficiencia del análisis de datos.