重み付きレンズ深さ:教師付き分類への応用【JST・京大機械翻訳】

Cholaquidis Alejandro; Fraiman Ricardo; Gamboa Fabrice; Moreno Leonardo

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206150483397 整理番号：22P0211784

重み付きレンズ深さ:教師付き分類への応用【JST・京大機械翻訳】

Weighted lens depth: Some applications to supervised classification

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発行年： 2020年11月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年11月22日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

1970年代の熊本の先駆的作業から始めて,統計における深さの概念は,特に過去10年間,広く拡張された。これらの拡張は,高次元データ,機能データ,および多様体値データを含む。特に,学習パラダイムにおいて,深さ法は有用な技術になった。本論文では,計量空間におけるデータの場合に対するレンズ深さの概念を拡張し,その主な特性を証明し,特にRiemann多様体の場合について強調して,ここでは,データ分布に関する非凸構造を考慮したそのような方法でレンズ深さの概念を拡張した。次に,いくつかのシミュレーション結果と,深さ-深さアプローチを用いた系統樹におけるパターン認識を含むいくつかの興味深い実際のデータセットで,これらの結果を説明した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , パターン認識 , システム・制御理論一般

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