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J-GLOBAL ID：202002227036960469   整理番号：20A0075459

一般化判別関数のウェーブレットベース推定【JST・京大機械翻訳】

Wavelet-Based Estimation of Generalized Discriminant Functions

著者 (3件)： Montoril Michel H. (Department of Statistics, Federal University of Juiz de Fora, Juiz de Fora, Brazil) ,  Chang Woojin (Department of Industrial Engineering, Seoul National University, Seoul, Korea) ,  Vidakovic Brani (H. Milton Stewart School of Industrial & Systems Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA)
資料名： Sankhya B  (Sankhya B)
巻： 81  号： 2  ページ： 318-349  発行年： 2019年 
JST資料番号： W4928A  ISSN： 0976-8386  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,二値分類のためのウェーブレットベース分類器法を提案した。基本的に,訓練データセットに基づいて,最小平均二乗誤差を有する分類器規則を提供した。穏やかな仮定の下で,Bayes分類と比較して著者らの方法の収束速度を提供する漸近結果を提示し,普遍的な一貫性と強い普遍的一貫性を保証した。さらに,有限サンプルに対する提案方法論の性能を評価するために,モンテカルロシミュレーションと実際のデータセットアプリケーションを用いたアプローチを例示した。提案した方法論の性能を,文献に広く使われている他の分類法と比較した:サポートベクトルマシンとロジスティック回帰モデル。数値結果は,新しいウェーブレットベースの分類器の非常に競争力のある性能を示した。Copyright 2018 Indian Statistical Institute Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *波束 ,  *識別関数 ,  サポートベクトルマシン ,  ノンパラメトリック法 ,  応用プログラム
準シソーラス用語： ロジスティック回帰モデル ,  分類法 ,  モンテカルロシミュレーション ,  収束速度 ,  最小平均二乗誤差 ,  訓練データ ,  分類会計機 ,  二値分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 一般化分類 ,  ウェーブレット推定 ,  ノンパラメトリック回帰

分類 (5件)： 生体計測  (EL03020C) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  品質管理一般  (KB04010A) ,  神経系の診断  (GN02000H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 一般化 ,  判別関数 ,  ウェーブレット ,  推定