Littérature scientifique sur le sujet « Estimation of Density »
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Articles de revues sur le sujet "Estimation of Density"
Sugiyama, Masashi, Takafumi Kanamori, Taiji Suzuki, Marthinus Christoffel du Plessis, Song Liu et Ichiro Takeuchi. « Density-Difference Estimation ». Neural Computation 25, no 10 (octobre 2013) : 2734–75. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_00492.
Texte intégralSasaki, Hiroaki, Yung-Kyun Noh, Gang Niu et Masashi Sugiyama. « Direct Density Derivative Estimation ». Neural Computation 28, no 6 (juin 2016) : 1101–40. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_00835.
Texte intégralYamane, Ikko, Hiroaki Sasaki et Masashi Sugiyama. « Regularized Multitask Learning for Multidimensional Log-Density Gradient Estimation ». Neural Computation 28, no 7 (juillet 2016) : 1388–410. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_00844.
Texte intégralHovda, Sigve. « Properties of Transmetric Density Estimation ». International Journal of Statistics and Probability 5, no 3 (13 avril 2016) : 63. http://dx.doi.org/10.5539/ijsp.v5n3p63.
Texte intégralLiu, Qing, David Pitt, Xibin Zhang et Xueyuan Wu. « A Bayesian Approach to Parameter Estimation for Kernel Density Estimation via Transformations ». Annals of Actuarial Science 5, no 2 (18 avril 2011) : 181–93. http://dx.doi.org/10.1017/s1748499511000030.
Texte intégralBeaumont, Chris, et B. W. Silverman. « Density Estimation. » Journal of the Operational Research Society 37, no 11 (novembre 1986) : 1102. http://dx.doi.org/10.2307/2582699.
Texte intégralSheather, Simon J. « Density Estimation ». Statistical Science 19, no 4 (novembre 2004) : 588–97. http://dx.doi.org/10.1214/088342304000000297.
Texte intégralYamada, Makoto, et Masashi Sugiyama. « Direct Density-Ratio Estimation with Dimensionality Reduction via Hetero-Distributional Subspace Analysis ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 25, no 1 (4 août 2011) : 549–54. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v25i1.7905.
Texte intégralLi, Rui, et Youming Liu. « Wavelet Optimal Estimations for Density Functions under Severely Ill-Posed Noises ». Abstract and Applied Analysis 2013 (2013) : 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2013/260573.
Texte intégralHovda, Sigve. « Transmetric Density Estimation ». International Journal of Statistics and Probability 5, no 2 (10 février 2016) : 35. http://dx.doi.org/10.5539/ijsp.v5n2p35.
Texte intégralThèses sur le sujet "Estimation of Density"
Wang, Xiaoxia. « Manifold aligned density estimation ». Thesis, University of Birmingham, 2010. http://etheses.bham.ac.uk//id/eprint/847/.
Texte intégralRademeyer, Estian. « Bayesian kernel density estimation ». Diss., University of Pretoria, 2017. http://hdl.handle.net/2263/64692.
Texte intégralDissertation (MSc)--University of Pretoria, 2017.
The financial assistance of the National Research Foundation (NRF) towards this research is hereby acknowledged. Opinions expressed and conclusions arrived at, are those of the authors and are not necessarily to be attributed to the NRF.
Statistics
MSc
Unrestricted
Stride, Christopher B. « Semi-parametric density estimation ». Thesis, University of Warwick, 1995. http://wrap.warwick.ac.uk/109619/.
Texte intégralRossiter, Jane E. « Epidemiological applications of density estimation ». Thesis, University of Oxford, 1991. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.291543.
Texte intégralSung, Iyue. « Importance sampling kernel density estimation / ». The Ohio State University, 2001. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1486398528559777.
Texte intégralKile, Håkon. « Bandwidth Selection in Kernel Density Estimation ». Thesis, Norwegian University of Science and Technology, Department of Mathematical Sciences, 2010. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:no:ntnu:diva-10015.
Texte intégralIn kernel density estimation, the most crucial step is to select a proper bandwidth (smoothing parameter). There are two conceptually different approaches to this problem: a subjective and an objective approach. In this report, we only consider the objective approach, which is based upon minimizing an error, defined by an error criterion. The most common objective bandwidth selection method is to minimize some squared error expression, but this method is not without its critics. This approach is said to not perform satisfactory in the tail(s) of the density, and to put too much weight on observations close to the mode(s) of the density. An approach which minimizes an absolute error expression, is thought to be without these drawbacks. We will provide a new explicit formula for the mean integrated absolute error. The optimal mean integrated absolute error bandwidth will be compared to the optimal mean integrated squared error bandwidth. We will argue that these two bandwidths are essentially equal. In addition, we study data-driven bandwidth selection, and we will propose a new data-driven bandwidth selector. Our new bandwidth selector has promising behavior with respect to the visual error criterion, especially in the cases of limited sample sizes.
Achilleos, Achilleas. « Deconvolution kernal density and regression estimation ». Thesis, University of Bristol, 2011. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.544421.
Texte intégralBuchman, Susan. « High-Dimensional Adaptive Basis Density Estimation ». Research Showcase @ CMU, 2011. http://repository.cmu.edu/dissertations/169.
Texte intégralLu, Shan. « Essays on volatility forecasting and density estimation ». Thesis, University of Aberdeen, 2019. http://digitool.abdn.ac.uk:80/webclient/DeliveryManager?pid=240161.
Texte intégralChan, Kwokleung. « Bayesian learning in classification and density estimation / ». Diss., Connect to a 24 p. preview or request complete full text in PDF format. Access restricted to UC IP addresses, 2002. http://wwwlib.umi.com/cr/ucsd/fullcit?p3061619.
Texte intégralLivres sur le sujet "Estimation of Density"
Stride, Christopher B. Semi-parametric density estimation. [s.l.] : typescript, 1995.
Trouver le texte intégralA. J. H. van Es. Aspects of nonparametric density estimation. Amsterdam, The Netherlands : Centrum voor Wiskunde en Informatica, 1991.
Trouver le texte intégralDevroye, Luc, et Gábor Lugosi. Combinatorial Methods in Density Estimation. New York, NY : Springer New York, 2001. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4613-0125-7.
Texte intégralDevroye, Luc. A course in density estimation. Boston : Birkhäuser, 1987.
Trouver le texte intégralDevroye, Luc. Nonparametric density estimation : The L₁ view. New York : Wiley, 1985.
Trouver le texte intégralDevroye, Luc. Nonparametric density estimation : The L1 view. New York : Wiley, 1985.
Trouver le texte intégralSugiyama, Masashi. Density ratio estimation in machine learning. Cambridge : Cambridge University Press, 2012.
Trouver le texte intégralSilverman, B. W. Density Estimation for Statistics and Data Analysis. Boston, MA : Springer US, 1986. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4899-3324-9.
Texte intégralZinde-Walsh, Victoria. Kernel estimation when density does not exist. Montréal : Centre interuniversitaire de recherche en économie quantitative, 2005.
Trouver le texte intégralDensity estimation for statistics and data analysis. Boca Raton : Chapman & Hall/CRC, 1998.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Estimation of Density"
Györfi, Lázió, Wolfgang Härdle, Pascal Sarda et Philippe Vieu. « Density Estimation ». Dans Nonparametric Curve Estimation from Time Series, 53–79. New York, NY : Springer New York, 1989. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-3686-3_4.
Texte intégralWebb, Geoffrey I., Johannes Fürnkranz, Johannes Fürnkranz, Johannes Fürnkranz, Geoffrey Hinton, Claude Sammut, Joerg Sander et al. « Density Estimation ». Dans Encyclopedia of Machine Learning, 270. Boston, MA : Springer US, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-30164-8_210.
Texte intégralKolassa, John E. « Density Estimation ». Dans An Introduction to Nonparametric Statistics, 143–48. First edition. | Boca Raton : CRC Press, 2020. | : Chapman and Hall/CRC, 2020. http://dx.doi.org/10.1201/9780429202759-8.
Texte intégralSammut, Claude. « Density Estimation ». Dans Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining, 348–49. Boston, MA : Springer US, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4899-7687-1_210.
Texte intégralLee, Myoung-jae. « Nonparametric Density Estimation ». Dans Methods of Moments and Semiparametric Econometrics for Limited Dependent Variable Models, 123–42. New York, NY : Springer New York, 1996. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4757-2550-6_7.
Texte intégralGu, Chong. « Probability Density Estimation ». Dans Smoothing Spline ANOVA Models, 177–210. New York, NY : Springer New York, 2002. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4757-3683-0_6.
Texte intégralHirukawa, Masayuki. « Univariate Density Estimation ». Dans Asymmetric Kernel Smoothing, 17–39. Singapore : Springer Singapore, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-10-5466-2_2.
Texte intégralHärdle, Wolfgang. « Kernel Density Estimation ». Dans Springer Series in Statistics, 43–84. New York, NY : Springer New York, 1991. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-4432-5_2.
Texte intégralSimonoff, Jeffrey S. « Multivariate Density Estimation ». Dans Springer Series in Statistics, 96–133. New York, NY : Springer New York, 1996. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-4026-6_4.
Texte intégralHärdle, Wolfgang, Axel Werwatz, Marlene Müller et Stefan Sperlich. « Nonparametric Density Estimation ». Dans Springer Series in Statistics, 39–83. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-17146-8_3.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Estimation of Density"
Ram, Parikshit, et Alexander G. Gray. « Density estimation trees ». Dans the 17th ACM SIGKDD international conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2011. http://dx.doi.org/10.1145/2020408.2020507.
Texte intégralJooSeuk Kim et Clayton Scott. « Robust kernel density estimation ». Dans ICASSP 2008 - 2008 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing. IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/icassp.2008.4518376.
Texte intégralMiao, Yun-Qian, Ahmed K. Farahat et Mohamed S. Kamel. « Discriminative Density-ratio Estimation ». Dans Proceedings of the 2014 SIAM International Conference on Data Mining. Philadelphia, PA : Society for Industrial and Applied Mathematics, 2014. http://dx.doi.org/10.1137/1.9781611973440.95.
Texte intégralSun, Ke, et Stéphane Marchand-Maillet. « Information geometric density estimation ». Dans BAYESIAN INFERENCE AND MAXIMUM ENTROPY METHODS IN SCIENCE AND ENGINEERING (MAXENT 2014). AIP Publishing LLC, 2015. http://dx.doi.org/10.1063/1.4905982.
Texte intégralTing, Kai Ming, Takashi Washio, Jonathan R. Wells et Hang Zhang. « Isolation Kernel Density Estimation ». Dans 2021 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/icdm51629.2021.00073.
Texte intégralYilan, Mikail, et Mehmet Kemal Ozdemir. « A simple approach to traffic density estimation by using Kernel Density Estimation ». Dans 2015 23th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/siu.2015.7130220.
Texte intégralTakahashi, Hiroshi, Tomoharu Iwata, Yuki Yamanaka, Masanori Yamada et Satoshi Yagi. « Student-t Variational Autoencoder for Robust Density Estimation ». Dans Twenty-Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-18}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2018. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2018/374.
Texte intégralSuga, Norisato, Kazuto Yano, Julian Webber, Yafei Hou, Toshihide Higashimori et Yoshinori Suzuki. « Estimation of Probability Density Function Using Multi-bandwidth Kernel Density Estimation for Throughput ». Dans 2020 International Conference on Artificial Intelligence in Information and Communication (ICAIIC). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/icaiic48513.2020.9065033.
Texte intégralKrauthausen, Peter, et Uwe D. Hanebeck. « Regularized non-parametric multivariate density and conditional density estimation ». Dans 2010 IEEE International Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems (MFI 2010). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/mfi.2010.5604457.
Texte intégralCharikar, Moses, Michael Kapralov, Navid Nouri et Paris Siminelakis. « Kernel Density Estimation through Density Constrained Near Neighbor Search ». Dans 2020 IEEE 61st Annual Symposium on Foundations of Computer Science (FOCS). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/focs46700.2020.00025.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Estimation of Density"
Marchette, David J., Carey E. Priebe, George W. Rogers et Jeffrey L. Solka. Filtered Kernel Density Estimation. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, octobre 1994. http://dx.doi.org/10.21236/ada288293.
Texte intégralMarchette, David J., Carey E. Priebe, George W. Rogers et Jefferey L. Solka. Filtered Kernel Density Estimation. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, octobre 1994. http://dx.doi.org/10.21236/ada290438.
Texte intégralCollins, David H. Density estimation with trigonometric kernels. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), février 2016. http://dx.doi.org/10.2172/1237269.
Texte intégralYu, Bin. Optimal Universal Coding and Density Estimation. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, novembre 1994. http://dx.doi.org/10.21236/ada290694.
Texte intégralRakhlin, Alexander, Dmitry Panchenko et Sayan Mukherjee. Risk Bounds for Mixture Density Estimation. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, janvier 2004. http://dx.doi.org/10.21236/ada459846.
Texte intégralSmith, Richard J., et Vitaliy Oryshchenko. Improved density and distribution function estimation. The IFS, juillet 2018. http://dx.doi.org/10.1920/wp.cem.2018.4718.
Texte intégralPowell, James L., Fengshi Niu et Bryan S. Graham. Kernel density estimation for undirected dyadic data. The IFS, août 2019. http://dx.doi.org/10.1920/wp.cem.2019.3919.
Texte intégralChen, X. R., P. R. Krishnaiah et W. Q. Liang. Estimation of Multivariate Binary Density Using Orthonormal Functions. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, décembre 1986. http://dx.doi.org/10.21236/ada186386.
Texte intégralMellinger, David K. Detection, Classification, and Density Estimation of Marine Mammals. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, octobre 2012. http://dx.doi.org/10.21236/ada579344.
Texte intégralMizera, Ivan, et Roger Koenker. Shape constrained density estimation via penalized Rényi divergence. The IFS, septembre 2018. http://dx.doi.org/10.1920/wp.cem.2018.5418.
Texte intégral