Главная Упрощенный режим Описание Шлюз Z39.50
Авторизация
Фамилия
Пароль
 

Базы данных


- результаты поиска

Вид поиска

Область поиска
Формат представления найденных документов:
полныйинформационныйкраткий
Поисковый запрос: (<.>K=MDIP<.>)
Общее количество найденных документов : 1
1.


    Дубнов, Ю. А.
    Об одном подходе к настройке алгоритма Метрополиса - Гастингса для задачи разделения смеси гауссовских компонент [Текст] = On an Approach to Tuning the Metropolis - Hastings Algorithm for the Task of Separating a Mixture of Gaussian Components / Дубнов Ю. А., Булычев А. В. // Информационные технологии и вычислительные системы = Journal of Information Technologies and Computing Systems. - 2020. - № 1. - С. 25-33 : ил., 5 табл. - Библиогр.: с. 32-33 (15 назв. ) . - ISSN 2071-8632
УДК
ББК 22.172
Рубрики: Математика
   Математическая статистика

Кл.слова (ненормированные):
MDIP -- Maximal Data Information Prior -- sampling -- Байеса формула -- Гаусса распределение -- Метрополиса - Гастингса алгоритм -- алгоритм Метрополиса - Гастингса -- алгоритмы сэмплирования -- анализ данных -- байесовская оценка решения -- гауссовские распределения -- информативные априорные распределения -- нормальное распределение -- распределение Гаусса -- формула Байеса
Аннотация: Рассказывается, что в современном анализе данных широкое распространение получили вероятностные модели, основанные на смеси различных распределений. Как правило, применяют смеси гауссовских распределений. На таких моделях основаны некоторые методы кластерного анализа. Предпринята попытка усовершенствовать метод разделения смеси на основе байесовского оценивания с использованием информативных априорных распределений (Maximal Data Information Prior - MDIP) благодаря предварительной оценке энтропийного интеграла, необходимого для вычисления распределения и детальной настройке алгоритма сэмплирования.


Доп.точки доступа:
Булычев, А. В.
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

 
© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)