Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "set estimators" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Compact hypothesis and extremal set estimators
Autorzy:
Mexia, João
Corte Real, Pedro
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/729790.pdf
Data publikacji:
2003
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Tematy:
extremal estimators
set estimators
confidence ellipsoids
strong consistency
binary data
Opis:
In extremal estimation theory the estimators are local or absolute extremes of functions defined on the cartesian product of the parameter by the sample space. Assuming that these functions converge uniformly, in a convenient stochastic way, to a limit function g, set estimators for the set ∇ of absolute maxima (minima) of g are obtained under the compactness assumption that ∇ is contained in a known compact U. A strongly consistent test is presented for this assumption. Moreover, when the true parameter value $\vec{β₀}^{k}$ is the sole point in ∇, strongly consistent pointwise estimators, ${ \^{\vec{βₙ}}^{k}: n ∈ ℕ }$ for $\vec{β₀}^{k}$ are derived and confidence ellipsoids for $\vec{β₀}^{k}$ centered at $\^{\vec{βₙ}}^{k}$ are obtained, as well as, strongly consistent tests. Lastly an application to binary data is presented.
Źródło:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics; 2003, 23, 2; 103-121
1509-9423
Pojawia się w:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Specialized, MSE-optimal m-estimators of the rule probability especially suitable for machine learning
Autorzy:
Piegat, A.
Landowski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/205508.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
machine learning
rule probability
probability estimation
m-estimators
decision trees
rough set theory
Opis:
The paper presents an improved sample based rule- probability estimation that is an important indicator of the rule quality and credibility in systems of machine learning. It concerns rules obtained, e.g., with the use of decision trees and rough set theory. Particular rules are frequently supported only by a small or very small number of data pieces. The rule probability is mostly investigated with the use of global estimators such as the frequency-, the Laplace-, or the m-estimator constructed for the full probability interval [0,1]. The paper shows that precision of the rule probability estimation can be considerably increased by the use of m-estimators which are specialized for the interval [phmin, phmax] given by the problem expert. The paper also presents a new interpretation of the m-estimator parameters that can be optimized in the estimators.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2014, 43, 1; 133-160
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies