Оптимізаційні питання оцінювання щільності на реальних даних
Для оцінювання щільності статистичного розподілу часто застосовують підхід максимальної ентропії, рівносильний підходу максимальної правдоподібності. Однак на малих наборах вхідних даних такий підхід дає надлишковість оцінки. Надлишковість оцінки можна усувати такими методами згладження як регуляриз...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Штучний інтелект |
|---|---|
| Дата: | 2017 |
| Автори: | , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2017
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162345 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Оптимізаційні питання оцінювання щільності на реальних даних / В.М. Горбачук, М.С. Дунаєвський, А.А. Сирку, С.Б. Сулейманов // Штучний інтелект. — 2017. — № 3-4. — С. 106-115. — Бібліогр.: 39 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862730032767565824 |
|---|---|
| author | Горбачук, В.М. Дунаєвський, М.С. Сирку, А.А. Сулейманов, С.Б. |
| author_facet | Горбачук, В.М. Дунаєвський, М.С. Сирку, А.А. Сулейманов, С.Б. |
| citation_txt | Оптимізаційні питання оцінювання щільності на реальних даних / В.М. Горбачук, М.С. Дунаєвський, А.А. Сирку, С.Б. Сулейманов // Штучний інтелект. — 2017. — № 3-4. — С. 106-115. — Бібліогр.: 39 назв. — укр. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Штучний інтелект |
| description | Для оцінювання щільності статистичного розподілу часто застосовують підхід максимальної ентропії, рівносильний підходу максимальної правдоподібності. Однак на малих наборах вхідних даних такий підхід дає надлишковість оцінки. Надлишковість оцінки можна усувати такими методами згладження як регуляризація чи переформулювання обмежень.
The maximum entropy approach, equivalent to the maximum likelihood approach, is often applied to estimation of density for a statitistical distribution. But such an approach produces estimate overfitting on small sets of input data. The estimate overfitting can be eiliminated by such smoothing techniques as regularization or reformulation of constraints.
|
| first_indexed | 2025-12-07T19:18:13Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-162345 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1561-5359 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-12-07T19:18:13Z |
| publishDate | 2017 |
| publisher | Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Горбачук, В.М. Дунаєвський, М.С. Сирку, А.А. Сулейманов, С.Б. 2020-01-07T11:22:04Z 2020-01-07T11:22:04Z 2017 Оптимізаційні питання оцінювання щільності на реальних даних / В.М. Горбачук, М.С. Дунаєвський, А.А. Сирку, С.Б. Сулейманов // Штучний інтелект. — 2017. — № 3-4. — С. 106-115. — Бібліогр.: 39 назв. — укр. 1561-5359 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162345 519.8 Для оцінювання щільності статистичного розподілу часто застосовують підхід максимальної ентропії, рівносильний підходу максимальної правдоподібності. Однак на малих наборах вхідних даних такий підхід дає надлишковість оцінки. Надлишковість оцінки можна усувати такими методами згладження як регуляризація чи переформулювання обмежень. The maximum entropy approach, equivalent to the maximum likelihood approach, is often applied to estimation of density for a statitistical distribution. But such an approach produces estimate overfitting on small sets of input data. The estimate overfitting can be eiliminated by such smoothing techniques as regularization or reformulation of constraints. uk Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Штучний інтелект Теорія та засоби обчислювального інтелекту Оптимізаційні питання оцінювання щільності на реальних даних The optimization issues of density estimation on real data Article published earlier |
| spellingShingle | Оптимізаційні питання оцінювання щільності на реальних даних Горбачук, В.М. Дунаєвський, М.С. Сирку, А.А. Сулейманов, С.Б. Теорія та засоби обчислювального інтелекту |
| title | Оптимізаційні питання оцінювання щільності на реальних даних |
| title_alt | The optimization issues of density estimation on real data |
| title_full | Оптимізаційні питання оцінювання щільності на реальних даних |
| title_fullStr | Оптимізаційні питання оцінювання щільності на реальних даних |
| title_full_unstemmed | Оптимізаційні питання оцінювання щільності на реальних даних |
| title_short | Оптимізаційні питання оцінювання щільності на реальних даних |
| title_sort | оптимізаційні питання оцінювання щільності на реальних даних |
| topic | Теорія та засоби обчислювального інтелекту |
| topic_facet | Теорія та засоби обчислювального інтелекту |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162345 |
| work_keys_str_mv | AT gorbačukvm optimízacíinípitannâocínûvannâŝílʹnostínarealʹnihdanih AT dunaêvsʹkiims optimízacíinípitannâocínûvannâŝílʹnostínarealʹnihdanih AT sirkuaa optimízacíinípitannâocínûvannâŝílʹnostínarealʹnihdanih AT suleimanovsb optimízacíinípitannâocínûvannâŝílʹnostínarealʹnihdanih AT gorbačukvm theoptimizationissuesofdensityestimationonrealdata AT dunaêvsʹkiims theoptimizationissuesofdensityestimationonrealdata AT sirkuaa theoptimizationissuesofdensityestimationonrealdata AT suleimanovsb theoptimizationissuesofdensityestimationonrealdata |