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Ghd Eclipse Offerte kernel prima o Diversi matrici regolarizzazione

Ghd Eclipse Offerte

Incuriosito da alcuni recenti risultati sulla stima risposta all'impulso di kernel e tecniche non parametriche, rivisitiamo il vecchio problema della funzione di stima transfer da misure di input-output. Noi formuliamo un approccio regolarizzazione classica, incentrato sulla risposta all'impulso finita (FIR) modelli, e scopriamo che la regolarizzazione è necessaria per far fronte al problema di Ghd Eclipse Offerte alta varianza. Questo, regolarizzato approccio di base minimi quadrati è quindi un punto di riferimento per interpretare altre tecniche, come l'inferenza bayesiana e il processo di regressione gaussiana. Il problema principale è come determinare una matrice regolarizzazione adatto (bayesiano kernel prima o). Diversi matrici regolarizzazione sono forniti e Piastra Babyliss Perfect Curl numericamente valutati su una banca dati di sistemi di test e insiemi di dati. I nostri risultati basati sulla banca dati sono i seguenti. L'approccio regolarizzazione classico con matrici di regolarizzazione accuratamente scelti mostra leggermente migliore precisione e chiaramente migliore robustezza nella stima della risposta all'impulso che l'approccio del metodo errore di predizione / massima verosimiglianza standard (PEM / ML) approccio. Se l'obiettivo è quello di stimare un modello di ordine determinato il meglio possibile, un modello di ordine basso è spesso migliore stima dall'approccio / ML PEM, e un modello di ordine superiore è spesso migliore stima per riduzione modello su un modello FIR ordine elevato regolarizzata stimato con attenzione regolarizzazione. Inoltre, una matrice regolarizzazione ottimale che minimizza la media matrice di errore quadratico deriva e studiata. L'importanza di questo risultato risiede nel fatto che esso dà teorico limite superiore per la precisione che può essere raggiunto per questo approccio regolarizzazione classica.
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