Parametrická a neparametrická diskriminační analýza pomocí jádrových odhadů

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14310%2F04%3A00011016" target="_blank" >RIV/00216224:14310/04:00011016 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
A Study of Parametric and Nonparametric Kernel Density Discrimination
Popis výsledku v původním jazyce
This paper compares the performance of parametric and nonparametric discrimination. The multivariate product Gaussian and polynomial kernels with various data-driven choices of the bandwidth are used for density estimators and this nonparametric approaches are compared with classical one by some real and simulated data. The Matlab software environment is used for preprocessing the data and to implement proposed classification methodology. A great attention is focused to the visualization of results.
Název v anglickém jazyce
A Study of Parametric and Nonparametric Kernel Density Discrimination
Popis výsledku anglicky
This paper compares the performance of parametric and nonparametric discrimination. The multivariate product Gaussian and polynomial kernels with various data-driven choices of the bandwidth are used for density estimators and this nonparametric approaches are compared with classical one by some real and simulated data. The Matlab software environment is used for preprocessing the data and to implement proposed classification methodology. A great attention is focused to the visualization of results.

Rok uplatnění
2004
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Podobné výsledky(10)