Many machine learning algorithms require precise estimates of covariance matrices. The sample covariance matrix performs poorly in high-dimensional settings, which has stimulated the development of alternative methods, the majority based on factor models and shrinkage. Recent work of Ledoit and Wolf has extended the shrinkage framework to Nonlinear Shrinkage (NLS), a more powerful covariance estimator based on Random Matrix Theory. Our contribution shows that, contrary to claims in the literature, cross-validation based covariance matrix estimation (CVC) yields comparable performance at strongly reduced complexity and runtime. On two real world data sets, we show that the CVC estimator yields superior results than competing shrinkage and factor based methods. * Use footnote for providing further information about author (webpage, alternative address)-not for acknowledging funding agencies.29th Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2016),
Este artigo tem como objetivo geral identificar o tempo produtivo desperdiçado no setor produtivo de uma empresa de porte médio, avaliando-se as situações que geram este desperdício. A metodologia utilizada na pesquisa caracteriza-se como um estudo de caso, de natureza exploratória, com abordagem quantitativa dos dados. Inicialmente buscou-se identificar as situações que geram desperdício no setor pesquisado. A seguir, se avaliou os tempos produtivos desperdiçados pela empresa. Por fim, se apuraram os valores dos custos dos tempos produtivos desperdiçados na organização. Os resultados da pesquisa mostram que a empresa possui um elevado tempo produtivo desperdiçado. O principal evento que gera desperdício na organização é o retrabalho. Conclui-se que a análise proposta é adequada e pode proporcionar aos gestores uma avaliação eficiente do impacto do tempo produtivo desperdiçado no resultado das organizações.
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