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基于无放回抽样的帕尔森窗口集成方法
被引量:
1
1
作者
何武超
王晓兰
+1 位作者
何玉林
熊睿杰
《深圳大学学报(理工版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期617-621,共5页
为解决大规模数据集的概率密度函数估计问题,提出一种基于无放回抽样的帕尔森窗口集成(sampling without replacement-based Parzen window ensemble,SR-PWE)方法,该方法在不需要利用全部数据的前提下,能够以较低的计算复杂度获得令人...
为解决大规模数据集的概率密度函数估计问题,提出一种基于无放回抽样的帕尔森窗口集成(sampling without replacement-based Parzen window ensemble,SR-PWE)方法,该方法在不需要利用全部数据的前提下,能够以较低的计算复杂度获得令人满意的概率密度函数估计表现.基于无放回抽样得到的若干原数据集的数据子集,利用帕尔森窗口法在数据子集上进行基概率密度函数估计,并将抽样上估计的基概率密度函数集成得到原始数据集的概率密度函数.通过在柯西分布和正态分布上对比帕尔森窗口法和SRPWE方法的概率密度函数估计表现,证实SR-PWE方法可行且有效.
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关键词
概率分布
概率密度函数估计
帕尔森窗口
核密度估计方法
窗口
宽度
无放回抽样
集成方法
大规模数据集
下载PDF
职称材料
题名
基于无放回抽样的帕尔森窗口集成方法
被引量:
1
1
作者
何武超
王晓兰
何玉林
熊睿杰
机构
沧州职业技术学院信息工程系
深圳大学计算机与软件学院
深圳大学大数据系统计算技术国家工程实验室
出处
《深圳大学学报(理工版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期617-621,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61503252)
中国博士后科学基金资助项目(2016T90799)
+1 种基金
深圳大学新引进教师科研启动资助项目(2018060)
国家重点研发计划资助项目(2017YFC0822604-2)~~
文摘
为解决大规模数据集的概率密度函数估计问题,提出一种基于无放回抽样的帕尔森窗口集成(sampling without replacement-based Parzen window ensemble,SR-PWE)方法,该方法在不需要利用全部数据的前提下,能够以较低的计算复杂度获得令人满意的概率密度函数估计表现.基于无放回抽样得到的若干原数据集的数据子集,利用帕尔森窗口法在数据子集上进行基概率密度函数估计,并将抽样上估计的基概率密度函数集成得到原始数据集的概率密度函数.通过在柯西分布和正态分布上对比帕尔森窗口法和SRPWE方法的概率密度函数估计表现,证实SR-PWE方法可行且有效.
关键词
概率分布
概率密度函数估计
帕尔森窗口
核密度估计方法
窗口
宽度
无放回抽样
集成方法
大规模数据集
Keywords
probability distribution
probability density function estimation
Parzen window
kernel density estimation method
bandwidth
sampling without replacement
ensemble method
large-scale dataset
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于无放回抽样的帕尔森窗口集成方法
何武超
王晓兰
何玉林
熊睿杰
《深圳大学学报(理工版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
1
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职称材料
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参考文献
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