A machine-learning method for the estimation of the background from jets misidentified as hadronic tau lepton decays
यह शोध पत्र MUFFIN प्रस्तुत करता है, जो CMS डेटा में हैड्रोनिक टॉ (hadronic tau) लेप्टॉन के रूप में गलत पहचाने गए जेट्स से बैकग्राउंड का अनुमान लगाने के लिए बूस्टेड डिसीजन ट्री रीवेटिंग (boosted decision tree reweighting) का उपयोग करने वाली एक मशीन-लर्निंग विधि है, जो पारंपरिक लो-डायमेंशनल पैरामीट्राइजेशन तकनीकों की तुलना में किनेमैटिक मॉडलिंग में महत्वपूर्ण सुधार करती है और संबंधित व्यवस्थित अनिश्चितताओं को 70% तक कम करती है।