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...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Штучний інтелект |
|---|---|
| Datum: | 2017 |
| Hauptverfasser: | , , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2017
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162345 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | 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. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-162345 |
|---|---|
| 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 |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Оптимізаційні питання оцінювання щільності на реальних даних |
| 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_short |
Оптимізаційні питання оцінювання щільності на реальних даних |
| 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_sort |
оптимізаційні питання оцінювання щільності на реальних даних |
| 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. |
| topic |
Теорія та засоби обчислювального інтелекту |
| topic_facet |
Теорія та засоби обчислювального інтелекту |
| publishDate |
2017 |
| language |
Ukrainian |
| container_title |
Штучний інтелект |
| publisher |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| format |
Article |
| title_alt |
The optimization issues of density estimation on real data |
| 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.
|
| issn |
1561-5359 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162345 |
| 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. |
| 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 |
| first_indexed |
2025-12-07T19:18:13Z |
| last_indexed |
2025-12-07T19:18:13Z |
| _version_ |
1850878295542857728 |