Clasificación bayesiana con proceso Gaussiano Split-and-merge para BCI
Descubre cómo el nuevo modelo bayesiano P-SMGP mejora la clasificación de señales EEG en BCI, reduciendo costos computacionales y ofreciendo interpretabilidad.
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Mejora la precisión al estimar valores Shapley con pocas evaluaciones. ShaplEIG usa diseño bayesiano para selección adaptativa de coaliciones. Ideal para costos.
Aprende sobre inferencia estadística uniforme en flujos de gradiente. Teoría de límite central y estimador de covarianza sin inversión de matrices.