Gotowa bibliografia na temat „Density estimation”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Spis treści
Zobacz listy aktualnych artykułów, książek, rozpraw, streszczeń i innych źródeł naukowych na temat „Density estimation”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Artykuły w czasopismach na temat "Density estimation"
Sugiyama, Masashi, Takafumi Kanamori, Taiji Suzuki, Marthinus Christoffel du Plessis, Song Liu i Ichiro Takeuchi. "Density-Difference Estimation". Neural Computation 25, nr 10 (październik 2013): 2734–75. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_00492.
Pełny tekst źródłaSasaki, Hiroaki, Yung-Kyun Noh, Gang Niu i Masashi Sugiyama. "Direct Density Derivative Estimation". Neural Computation 28, nr 6 (czerwiec 2016): 1101–40. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_00835.
Pełny tekst źródłaYamane, Ikko, Hiroaki Sasaki i Masashi Sugiyama. "Regularized Multitask Learning for Multidimensional Log-Density Gradient Estimation". Neural Computation 28, nr 7 (lipiec 2016): 1388–410. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_00844.
Pełny tekst źródłaHovda, Sigve. "Properties of Transmetric Density Estimation". International Journal of Statistics and Probability 5, nr 3 (13.04.2016): 63. http://dx.doi.org/10.5539/ijsp.v5n3p63.
Pełny tekst źródłaLiu, Qing, David Pitt, Xibin Zhang i Xueyuan Wu. "A Bayesian Approach to Parameter Estimation for Kernel Density Estimation via Transformations". Annals of Actuarial Science 5, nr 2 (18.04.2011): 181–93. http://dx.doi.org/10.1017/s1748499511000030.
Pełny tekst źródłaBeaumont, Chris, i B. W. Silverman. "Density Estimation." Journal of the Operational Research Society 37, nr 11 (listopad 1986): 1102. http://dx.doi.org/10.2307/2582699.
Pełny tekst źródłaSheather, Simon J. "Density Estimation". Statistical Science 19, nr 4 (listopad 2004): 588–97. http://dx.doi.org/10.1214/088342304000000297.
Pełny tekst źródłaYamada, Makoto, i Masashi Sugiyama. "Direct Density-Ratio Estimation with Dimensionality Reduction via Hetero-Distributional Subspace Analysis". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 25, nr 1 (4.08.2011): 549–54. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v25i1.7905.
Pełny tekst źródłaLi, Rui, i 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.
Pełny tekst źródłaHovda, Sigve. "Transmetric Density Estimation". International Journal of Statistics and Probability 5, nr 2 (10.02.2016): 35. http://dx.doi.org/10.5539/ijsp.v5n2p35.
Pełny tekst źródłaRozprawy doktorskie na temat "Density estimation"
Wang, Xiaoxia. "Manifold aligned density estimation". Thesis, University of Birmingham, 2010. http://etheses.bham.ac.uk//id/eprint/847/.
Pełny tekst źródłaRademeyer, Estian. "Bayesian kernel density estimation". Diss., University of Pretoria, 2017. http://hdl.handle.net/2263/64692.
Pełny tekst źródłaDissertation (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/.
Pełny tekst źródłaRossiter, Jane E. "Epidemiological applications of density estimation". Thesis, University of Oxford, 1991. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.291543.
Pełny tekst źródłaSung, Iyue. "Importance sampling kernel density estimation /". The Ohio State University, 2001. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1486398528559777.
Pełny tekst źródłaKile, 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.
Pełny tekst źródłaIn 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.
Pełny tekst źródłaBuchman, Susan. "High-Dimensional Adaptive Basis Density Estimation". Research Showcase @ CMU, 2011. http://repository.cmu.edu/dissertations/169.
Pełny tekst źródłaLu, Shan. "Essays on volatility forecasting and density estimation". Thesis, University of Aberdeen, 2019. http://digitool.abdn.ac.uk:80/webclient/DeliveryManager?pid=240161.
Pełny tekst źródłaChan, 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.
Pełny tekst źródłaKsiążki na temat "Density estimation"
Stride, Christopher B. Semi-parametric density estimation. [s.l.]: typescript, 1995.
Znajdź pełny tekst źródłaA. J. H. van Es. Aspects of nonparametric density estimation. Amsterdam, The Netherlands: Centrum voor Wiskunde en Informatica, 1991.
Znajdź pełny tekst źródłaDevroye, Luc, i 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.
Pełny tekst źródłaA course in density estimation. Boston: Birkhäuser, 1987.
Znajdź pełny tekst źródłaLászló, Györfi, red. Nonparametric density estimation: The L₁ view. New York: Wiley, 1985.
Znajdź pełny tekst źródłaDevroye, Luc. Nonparametric density estimation: The L1 view. New York: Wiley, 1985.
Znajdź pełny tekst źródła1981-, Suzuki Taiji, i Kanamori Takafumi 1971-, red. Density ratio estimation in machine learning. Cambridge: Cambridge University Press, 2012.
Znajdź pełny tekst źródłaSilverman, 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.
Pełny tekst źródłaZinde-Walsh, Victoria. Kernel estimation when density does not exist. Montréal: Centre interuniversitaire de recherche en économie quantitative, 2005.
Znajdź pełny tekst źródłaDensity estimation for statistics and data analysis. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC, 1998.
Znajdź pełny tekst źródłaCzęści książek na temat "Density estimation"
Györfi, Lázió, Wolfgang Härdle, Pascal Sarda i Philippe Vieu. "Density Estimation". W 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.
Pełny tekst źródłaWebb, Geoffrey I., Johannes Fürnkranz, Johannes Fürnkranz, Johannes Fürnkranz, Geoffrey Hinton, Claude Sammut, Joerg Sander i in. "Density Estimation". W Encyclopedia of Machine Learning, 270. Boston, MA: Springer US, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-30164-8_210.
Pełny tekst źródłaKolassa, John E. "Density Estimation". W 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.
Pełny tekst źródłaSammut, Claude. "Density Estimation". W 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.
Pełny tekst źródłaLee, Myoung-jae. "Nonparametric Density Estimation". W 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.
Pełny tekst źródłaGu, Chong. "Probability Density Estimation". W 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.
Pełny tekst źródłaHirukawa, Masayuki. "Univariate Density Estimation". W Asymmetric Kernel Smoothing, 17–39. Singapore: Springer Singapore, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-10-5466-2_2.
Pełny tekst źródłaHärdle, Wolfgang. "Kernel Density Estimation". W 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.
Pełny tekst źródłaSimonoff, Jeffrey S. "Multivariate Density Estimation". W 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.
Pełny tekst źródłaHärdle, Wolfgang, Axel Werwatz, Marlene Müller i Stefan Sperlich. "Nonparametric Density Estimation". W Springer Series in Statistics, 39–83. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-17146-8_3.
Pełny tekst źródłaStreszczenia konferencji na temat "Density estimation"
Ram, Parikshit, i Alexander G. Gray. "Density estimation trees". W the 17th ACM SIGKDD international conference. New York, New York, USA: ACM Press, 2011. http://dx.doi.org/10.1145/2020408.2020507.
Pełny tekst źródłaJooSeuk Kim i Clayton Scott. "Robust kernel density estimation". W ICASSP 2008 - 2008 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing. IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/icassp.2008.4518376.
Pełny tekst źródłaMiao, Yun-Qian, Ahmed K. Farahat i Mohamed S. Kamel. "Discriminative Density-ratio Estimation". W 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.
Pełny tekst źródłaSun, Ke, i Stéphane Marchand-Maillet. "Information geometric density estimation". W BAYESIAN INFERENCE AND MAXIMUM ENTROPY METHODS IN SCIENCE AND ENGINEERING (MAXENT 2014). AIP Publishing LLC, 2015. http://dx.doi.org/10.1063/1.4905982.
Pełny tekst źródłaTing, Kai Ming, Takashi Washio, Jonathan R. Wells i Hang Zhang. "Isolation Kernel Density Estimation". W 2021 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/icdm51629.2021.00073.
Pełny tekst źródłaYilan, Mikail, i Mehmet Kemal Ozdemir. "A simple approach to traffic density estimation by using Kernel Density Estimation". W 2015 23th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/siu.2015.7130220.
Pełny tekst źródłaTakahashi, Hiroshi, Tomoharu Iwata, Yuki Yamanaka, Masanori Yamada i Satoshi Yagi. "Student-t Variational Autoencoder for Robust Density Estimation". W 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.
Pełny tekst źródłaSuga, Norisato, Kazuto Yano, Julian Webber, Yafei Hou, Toshihide Higashimori i Yoshinori Suzuki. "Estimation of Probability Density Function Using Multi-bandwidth Kernel Density Estimation for Throughput". W 2020 International Conference on Artificial Intelligence in Information and Communication (ICAIIC). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/icaiic48513.2020.9065033.
Pełny tekst źródłaKrauthausen, Peter, i Uwe D. Hanebeck. "Regularized non-parametric multivariate density and conditional density estimation". W 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.
Pełny tekst źródłaCharikar, Moses, Michael Kapralov, Navid Nouri i Paris Siminelakis. "Kernel Density Estimation through Density Constrained Near Neighbor Search". W 2020 IEEE 61st Annual Symposium on Foundations of Computer Science (FOCS). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/focs46700.2020.00025.
Pełny tekst źródłaRaporty organizacyjne na temat "Density estimation"
Marchette, David J., Carey E. Priebe, George W. Rogers i Jeffrey L. Solka. Filtered Kernel Density Estimation. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, październik 1994. http://dx.doi.org/10.21236/ada288293.
Pełny tekst źródłaMarchette, David J., Carey E. Priebe, George W. Rogers i Jefferey L. Solka. Filtered Kernel Density Estimation. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, październik 1994. http://dx.doi.org/10.21236/ada290438.
Pełny tekst źródłaCollins, David H. Density estimation with trigonometric kernels. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), luty 2016. http://dx.doi.org/10.2172/1237269.
Pełny tekst źródłaYu, Bin. Optimal Universal Coding and Density Estimation. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, listopad 1994. http://dx.doi.org/10.21236/ada290694.
Pełny tekst źródłaRakhlin, Alexander, Dmitry Panchenko i Sayan Mukherjee. Risk Bounds for Mixture Density Estimation. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, styczeń 2004. http://dx.doi.org/10.21236/ada459846.
Pełny tekst źródłaSmith, Richard J., i Vitaliy Oryshchenko. Improved density and distribution function estimation. The IFS, lipiec 2018. http://dx.doi.org/10.1920/wp.cem.2018.4718.
Pełny tekst źródłaPowell, James L., Fengshi Niu i Bryan S. Graham. Kernel density estimation for undirected dyadic data. The IFS, sierpień 2019. http://dx.doi.org/10.1920/wp.cem.2019.3919.
Pełny tekst źródłaChen, X. R., P. R. Krishnaiah i W. Q. Liang. Estimation of Multivariate Binary Density Using Orthonormal Functions. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, grudzień 1986. http://dx.doi.org/10.21236/ada186386.
Pełny tekst źródłaMellinger, David K. Detection, Classification, and Density Estimation of Marine Mammals. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, październik 2012. http://dx.doi.org/10.21236/ada579344.
Pełny tekst źródłaMizera, Ivan, i Roger Koenker. Shape constrained density estimation via penalized Rényi divergence. The IFS, wrzesień 2018. http://dx.doi.org/10.1920/wp.cem.2018.5418.
Pełny tekst źródła