A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Direct Importance Estimation with a Mixture of Probabilistic Principal Component Analyzers Estimativa direta de importância com uma mistura de analisadores probabilísticos de componentes principais

Makoto YAMADA, Masashi SUGIYAMA, Gordon WICHERN, Jaak SIMM

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Resumo:

Estimar a razão de duas funções de densidade de probabilidade (também conhecida como importância) recentemente atraiu muita atenção, uma vez que estimadores de importância podem ser usados ​​para resolver vários problemas de aprendizado de máquina e mineração de dados. Neste artigo, propomos um novo método de estimativa de importância usando um mistura de analisadores probabilísticos de componentes principais. O método proposto é mais flexível do que as abordagens existentes e espera-se que funcione bem quando a função de importância alvo estiver correlacionada e com classificação deficiente. Através de experimentos, ilustramos a validade da abordagem proposta.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E93-D No.10 pp.2846-2849
Data de publicação
2010/10/01
Publicitada
ISSN online
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E93.D.2846
Tipo de Manuscrito
LETTER
Categoria
Fundamentos de Sistemas de Informação

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Palavra-chave