文献

J-GLOBAL ID：201802235016787396   整理番号：18A0823000

ノンパラメトリックf発散の改良有限サンプル推定【JST・京大機械翻訳】

Improved finite-sample estimate of a nonparametric f-divergence

著者 (3件)： Kadambi Prad (School of Electrical and Computer and Energy Engineering, School of Speech and Hearing Science, Arizona State University, Tempe, Arizona) ,  Wisler Alan (School of Electrical and Computer and Energy Engineering, School of Speech and Hearing Science, Arizona State University, Tempe, Arizona) ,  Berisha Visar (School of Electrical and Computer and Energy Engineering, School of Speech and Hearing Science, Arizona State University, Tempe, Arizona)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ACSSC  ページ： 875-879  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 情報発散関数は,確率密度関数間の距離を測定することを可能にする。2つの分布からのデータのみを持ち,データがサンプリングされた基礎モデルの知識を持たない場合に焦点を当てた。このシナリオにおいて,著者らは,最小スパンニング木,D_p発散に基づく漸近的に一貫した非パラメトリック推定器が存在するf発散を考察した。非パラメトリック推定器は,より高い次元(d>4)において遅い収束速度を持つことが知られており,小さなデータセットに対して大きなバイアスをもたらす。実験的検証に基づいて,元の推定器はべき乗則収束モデルに従い,減少したバイアスをもたらすブートストラップサンプリング方式に基づく新しい推定器を導入することを予測した。実データと人工データに関する実験は,新しい推定器が元の推定器に対して比較したとき,D_p発散の改善された推定をもたらすことを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： バイアス ,  *ノンパラメトリック法 ,  確率密度関数
準シソーラス用語： べき乗則 ,  収束速度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： オペレーションズリサーチ一般  (KA03010Q) ,  自動車事故,交通安全  (TB01050G) ,  レーダ  (ND13010H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  その他の災害,防災  (RA02040X)

タイトルに関連する用語 (4件)： ノンパラメトリック ,  発散 ,  サンプル ,  推定