Articles de revues sur le sujet « Backfittig algorithm »
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Ansley, Craig F., et Robert Kohn. « Convergence of the backfitting algorithm for additive models ». Journal of the Australian Mathematical Society. Series A. Pure Mathematics and Statistics 57, no 3 (décembre 1994) : 316–29. http://dx.doi.org/10.1017/s1446788700037721.
Texte intégralMendes, Jérôme, Francisco Souza, Rui Araújo et Saeid Rastegar. « Neo-fuzzy neuron learning using backfitting algorithm ». Neural Computing and Applications 31, no 8 (30 décembre 2017) : 3609–18. http://dx.doi.org/10.1007/s00521-017-3301-4.
Texte intégralHärdle, W., et P. Hall. « On the backfitting algorithm for additive regression models ». Statistica Neerlandica 47, no 1 (mars 1993) : 43–57. http://dx.doi.org/10.1111/j.1467-9574.1993.tb01405.x.
Texte intégralJacobs, Robert A., Wenxin Jiang et Martin A. Tanner. « Factorial Hidden Markov Models and the Generalized Backfitting Algorithm ». Neural Computation 14, no 10 (1 octobre 2002) : 2415–37. http://dx.doi.org/10.1162/08997660260293283.
Texte intégralABEL, MARKUS. « NONPARAMETRIC MODELING AND SPATIOTEMPORAL DYNAMICAL SYSTEMS ». International Journal of Bifurcation and Chaos 14, no 06 (juin 2004) : 2027–39. http://dx.doi.org/10.1142/s0218127404010382.
Texte intégralYang, Ting, et Zhiqiang Tan. « Backfitting algorithms for total-variation and empirical-norm penalized additive modelling with high-dimensional data ». Stat 7, no 1 (2018) : e198. http://dx.doi.org/10.1002/sta4.198.
Texte intégralTing, Jo-Anne, Aaron D'Souza, Sethu Vijayakumar et Stefan Schaal. « Efficient Learning and Feature Selection in High-Dimensional Regression ». Neural Computation 22, no 4 (avril 2010) : 831–86. http://dx.doi.org/10.1162/neco.2009.02-08-702.
Texte intégralSkhosana, Sphiwe B., Salomon M. Millard et Frans H. J. Kanfer. « A Novel EM-Type Algorithm to Estimate Semi-Parametric Mixtures of Partially Linear Models ». Mathematics 11, no 5 (22 février 2023) : 1087. http://dx.doi.org/10.3390/math11051087.
Texte intégralGHOSH, ANIL KUMAR, et SMARAJIT BOSE. « FEATURE EXTRACTION FOR CLASSIFICATION USING STATISTICAL NETWORKS ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 21, no 07 (novembre 2007) : 1103–26. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001407005855.
Texte intégralŁabęda-Grudziak, Zofia M. « The Disturbance Detection in the Outlet Temperature of a Coal Dust–Air Mixture on the Basis of the Statistical Model ». Energies 15, no 19 (4 octobre 2022) : 7302. http://dx.doi.org/10.3390/en15197302.
Texte intégralAmato, Umberto, Anestis Antoniadis, Italia De Feis et Yannig Goude. « Estimation and group variable selection for additive partial linear models withwavelets and splines ». South African Statistical Journal 51, no 2 (2022). http://dx.doi.org/10.37920/sasj.2017.51.2.1.
Texte intégralAhmed, Syed Ejaz, Dursun Aydın et Ersin Yılmaz. « A survey of smoothing techniques based on a backfitting algorithm in estimation of semiparametric additive models ». WIREs Computational Statistics, 25 décembre 2022. http://dx.doi.org/10.1002/wics.1605.
Texte intégralHiabu, M., J. P. Nielsen et T. H. Scheike. « Nonsmooth backfitting for the excess risk additive regression model with two survival time scales ». Biometrika, 8 juillet 2020. http://dx.doi.org/10.1093/biomet/asaa058.
Texte intégralGámiz, María Luz, Anton Kalén, Rafael Nozal-Cañadas et Rocío Raya-Miranda. « Statistical supervised learning with engineering data : a case study of low frequency noise measured on semiconductor devices ». International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 4 avril 2022. http://dx.doi.org/10.1007/s00170-022-08949-z.
Texte intégralOcampo, Shirlee, et Erniel Barrios. « Sparse Spatial Autoregressive and Spatio-temporal Models for COVID-19 Incidence in the Philippines ». Philippine Journal of Science 151, no 5 (8 août 2022). http://dx.doi.org/10.56899/151.05.35.
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