High Energy Physics - Phenomenology,Machine Learning,High Energy Physics - Experiment,Data Analysis, Statistics and Probability,Methodology,فیزیک انرژی بالا - پدیدارشناسی , یادگیری ماشین , فیزیک انرژی بالا - آزمایش , تجزیه و تحلیل داده ها , آمار و احتمال , روش شناسی ,
توضیحات
Submitted 22 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: 17 pages, 5 tables, 6 figures
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 22 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: 17 صفحه ، 5 جدول ، 6 شکل
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
In this work, we address the question of how to enhance signal-agnostic searches by leveraging multiple testing strategies. Specifically, we consider hypothesis tests relying on machine learning, where model selection can introduce a bias towards specific families of new physics signals. We show that it is beneficial to combine different tests, characterised by distinct choices of hyperparameters, and that performances comparable to the best available test are generally achieved while providing a more uniform response to various types of anomalies. Focusing on the New Physics Learning Machine, a methodology to perform a signal-agnostic likelihood-ratio test, we explore a number of approaches to multiple testing, such as combining p-values and aggregating test statistics.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
در این کار ، ما به این سؤال می پردازیم که چگونه می توان جستجوهای سیگنال-آگنوستیک را با استفاده از چندین استراتژی آزمایش انجام داد.به طور خاص ، ما آزمون های فرضیه را با تکیه بر یادگیری ماشین در نظر می گیریم ، جایی که انتخاب مدل می تواند تعصب نسبت به خانواده های خاص سیگنال های فیزیک جدید را معرفی کند.ما نشان می دهیم که ترکیب تست های مختلف ، که با انتخاب های متمایز از هایپرپارامترها مشخص می شود ، مفید است ، و عملکردهای قابل مقایسه با بهترین تست موجود به طور کلی در حالی که پاسخ یکنواخت تری به انواع مختلف ناهنجاری ها ارائه می دهند ، حاصل می شود.با تمرکز بر روی دستگاه یادگیری فیزیک جدید ، یک روش برای انجام یک آزمون احتمال نسبت به احتمال سیگنال ، ما تعدادی از رویکردهای مربوط به آزمایش های متعدد ، مانند ترکیب مقادیر p و آمار تست جمع را بررسی می کنیم.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
