Supervised Divergence Decision Tree with Adaptive Kernel Density Estimation in High Energy Physics
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21340%2F16%3A00304789" target="_blank" >RIV/68407700:21340/16:00304789 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Supervised Divergence Decision Tree with Adaptive Kernel Density Estimation in High Energy Physics
Popis výsledku v původním jazyce
Binary decision trees under the Bayesian decision technique are used for supervised classification of high-dimensional data. We present the great potential of adaptive kernel density estimation as the nested separation method of the supervised binary divergence decision tree. Further, we apply our method to Monte Carlo data set from the particle accelerator Tevatron at the DØ experiment in Fermilab and provide final top-antitop signal separation results.
Název v anglickém jazyce
Supervised Divergence Decision Tree with Adaptive Kernel Density Estimation in High Energy Physics
Popis výsledku anglicky
Binary decision trees under the Bayesian decision technique are used for supervised classification of high-dimensional data. We present the great potential of adaptive kernel density estimation as the nested separation method of the supervised binary divergence decision tree. Further, we apply our method to Monte Carlo data set from the particle accelerator Tevatron at the DØ experiment in Fermilab and provide final top-antitop signal separation results.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2016
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
SPMS 2016 - Stochastic and Physical Monitoring Systems, Proceedings of the international conference
ISBN
978-80-01-06040-7
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
1-10
Název nakladatele
Česká technika - nakladatelství ČVUT
Místo vydání
Praha
Místo konání akce
Dobřichovice
Datum konání akce
20. 6. 2016
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—