heteroscedastic density estimation

最新推荐文章于 2023-07-24 20:41:14 发布
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本文探讨了针对回归误差的密度估计方法,介绍了相关理论并提供了深入分析的基础。
自回归（Autoregressive Models，AR）模型
my_learning_road的博客
07-24 4万+
已知在t−1时刻的数据rt−1，在预测t时刻rt时可能是有用的！ 根据这点我们可以建立下面的模型：   其中{at}是白噪声序列，这个模型与简单线性回归模型有相同的形式，这个模型也叫做一阶自回归(AR)模型，简称AR(1)模型 从AR(1)很容易推广到AR(p)模型：   AR(p)模型的特征根及平稳性检验 我们先假定序列是弱平稳的，则有;   因为{at}是白噪...
（十：2020.08.28）CVPR 2018 追踪之论文纲要（译）
Jojo论文基地
08-28 7741
CVPR 2018 追踪之论文纲要（修正于2020.08.28）讲在前面论文目录 讲在前面 论坛很多博客都对论文做了总结和分类，但就医学领域而言，对这些论文的筛选信息显然需要更加精细的把控，所以自己对这979篇的论文做一个大致从名称上的筛选，希望能找到些能解决当前问题的答案。 论文链接建议直接Google论文名，比去各种论文或顶会网站找不知道快捷多少。 下面皆为机器翻译以方便我第一次筛选，我会慢慢修正，但现在请结合。有兴趣的可以问我要处理这些论文并自动翻译的脚本。 Respect！ 论文目录
First paper:《Parallel Multiscale Autoregressive Density Estimation》并行多尺度自回归密度估计模型的阅读笔记
Jasminexjf的博客
09-09 1011
这是最近看生成模型的first paper： 摘要：PixelCNN在自然图像的密度评估中获得了最先进的结果。尽管训练速度很快，但推理成本高昂，需要每个像素进行一次网络评估;对于N pixel 的图像需要O（N）的复杂度。虽然这可以通过缓存激活来加快速度，但仍然需要生成每个像素的序列。在这项工作中，我们提出了一个可以并行化的PixelCNN，它允许通过对某些像素组进行建模，使其成为条件独立的。我...
ICRA 2021自动驾驶相关论文汇总 | 科研党看过来，全文干货
3D视觉工坊
07-01 5854
本文来源：知乎作者：wanghy，编辑：智车科技/导读/ICRA（International Conference on Robotics and Automation）是IEEE机...
人工智能术语翻译（二）
AI浩
07-24 4195
人工智能术语翻译第二部分，包括E、F、G、H开头的词汇！
ICRA 2021| SLAM方向论文汇总
3D视觉工坊
05-17 4473
作者丨wanghy@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/371744210编辑丨3D视觉工坊最近扫读了下ICRA 2021 SLAM方向相关的文章，由于总结...
自动驾驶点云处理文章（转自github）
m0_37870385的博客
05-17 2517
Lidar Point clound processing for Autonomous Driving A list of references on lidar point cloud processing for autonomous driving LiDAR Pointcloud Clustering/Semantic Segmentation Tasks : Road/Ground extraction, plane extraction, Semantic segmentation, open
CVPR 2015 open access
Belial计算机视觉&机器视觉专栏
09-01 5080
For a detailed program of CVPR 2015, please see the CVPR 2015 Program Page Going Deeper With Convolutions Christian Szegedy,  Wei Liu,  Yangqing Jia,  Pierre Sermanet,  Scott Reed,
CVPR2017论文摘要汇总
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super_chicken的博客
04-09 1万+
1. Exclusivity-Consistency Regularized Multi-view Subspace Clustering Abstract: Multi-view subspace clustering aims to partition a set of multi-source data into their underlying groups. To boost the ...
1986_Silverman_Density Estimation for Statistics and Data Analysis
09-25
Density Estimation for Statistics and Data Analysis， Silverman著， 1986年版，核密度估计教材
精选资源
Kernel density Estimation of 2 Dim with SJ带宽：Kernel density Estimation of 2 Dimension with Sheater Jones带宽-matlab开发
06-01
核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）是一种非参数统计方法，用于估计数据分布的形状。在二维情况下，KDE可以用来描绘数据点在平面上的分布情况，这对于理解复杂数据集的结构非常有用。本项目是用MATLAB...
Unsupervised Salient Object Segmentation Based on Kernel Density Estimation and Two-Phase Graph Cut
02-09
Unsupervised Salient Object Segmentation Based on Kernel Density Estimation and Two-Phase Graph Cut
基于核密度估计Kernel Density Estimation, KDE的数据生成方法研究（Matlab代码实现）
最新发布
10-12
内容概要：本文围绕基于核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）的数据生成方法展开研究，重点介绍如何利用KDE对原始数据的概率分布进行非参数化建模，并在此基础上生成符合实际数据分布特征的新样本。...
一般椭圆方程表示的椭圆的绘制
Bossqian(钱总)'s wikiup
03-15 7298
 转载务请说明出处：http://blog.youkuaiyun.com/CTeX/   作者CTeX  function plotconic(f)%  画椭圆  f是一般椭圆方程 : ax^2+bxy+cy^2+dx+ey+f=0.%  之前先将其转化为椭圆的标准方程：% （xcos(th)+ysin(th)-x_c cos(th)+y_c sin(th))^ 2/ A^2+（xsi
振动论坛---MATLAB
Bossqian(钱总)'s wikiup
12-28 4705
http://vib.hit.edu.cn/vibbbs/index.asphttp://vib.hit.edu.cn/vibbbs/dispbbs.asp?BoardID=35&replyID=732&id=732&skin=0 符号运算 许多Matlab函数(特别是数值计算方面的)可以函数句柄(function handle)或内联对象(inline object)作为参数。我们以quad函数
MATLAB——亚丁工作室
Bossqian(钱总)'s wikiup
12-29 4045
http://ydcom.yculblog.com/archive.38729.html
[Matlab GUI]handles的问题
Bossqian(钱总)'s wikiup
01-08 3046
回调函数一般形式*_callback(hObject,eventdata,handles,varargin)如果在函数里面改变了handles，那么需要执行guidata(hObject,handles)来保存，而且这种保存是覆盖性的。费解之处：1、有时候采用guidata(handles.figure1,handles)；2、hObject也值传递，并非引用（这里理解不知道是否正确），怎么可以这
在研学论坛上发布的关于核密度估计的问题
Bossqian(钱总)'s wikiup
01-15 2852
非参数统计中，一般核密度估计如下：复杂情况如下：里面的是用于处理异方差情况的。这里的问题是：如何求带宽h？简单情况下，直接通过估计xi的MAD（）。在上述复杂情况下，怎么求带宽hi（这里可以放宽些，即与第一种情况一样令hi为常数h）？显然第一种情况下，样本点xi，i=1~n，无论怎么平移都不会改变h的估计值，但是对第二种情形则不然，因为这时考虑的不单单是xi，而是，或者，这两种变换后的样本其h显然
[转]Matlab GUI参数的传递
Bossqian(钱总)'s wikiup
01-08 1916
http://www.simwe.com/forum/viewthread.php?tid=540190&highlight=%B2%CE%CA%FD%B4%AB%B5%DD 作者：cwit 关于handles： 实际上这个handles是MATLAB中GUI编程中最常用的一个句柄管理变量。 handles的生成：handles = guihandles( figurehandle );将
nbiased conditional kernel density estimation
12-31
### 关于无偏条件核密度估计的理论与实现 #### 定义与背景 在机器学习领域，条件核密度估计（Conditional Kernel Density Estimation, CKDE）是一种用于评估给定条件下目标变量的概率分布的方法。CKDE通过引入核函数来平滑数据点之间的关系，从而提供更灵活且强大的概率建模工具[^1]。 对于无偏条件核密度估计而言，其核心在于如何设计合适的带宽选择策略以及核函数形式，使得最终得到的估计量能够尽可能接近真实的数据生成过程而不受样本偏差的影响。这通常涉及到复杂的统计推断技巧和优化算法的应用。 #### 实现方法概述 一种常见的做法是在标准CKDE基础上加入正则化项以减少过拟合风险并提高泛化能力。具体来说： - **带宽选择**：采用交叉验证法或其他自动化手段动态调整局部区域内的最优带宽参数； - **核函数选取**：常用高斯核作为默认选项，因其良好的数学性质易于处理边界效应等问题； 此外，在实际编程实践中可以借助Python中的`scikit-learn`库快速搭建起基础框架，并利用其中提供的API完成大部分工作流程。下面给出一段简单的代码示例展示如何基于该库构建一个基本版的无偏CKDE模型： ```python from sklearn.neighbors import KernelDensity import numpy as np # 假设X为输入特征矩阵,Y为目标标签向量 def unbiased_ckde(X, Y, h=None): n_samples = X.shape[0] # 如果未指定带宽，则自动计算 if not h: h = (n_samples * (d + 2) / 4.) ** (-1. / (d + 4)) kde_models = [] unique_y = np.unique(Y) for y in unique_y: mask = Y == y model = KernelDensity(kernel='gaussian', bandwidth=h).fit(X[mask]) kde_models.append((y, model)) def predict_proba(x_new): probs = [] for y, model in kde_models: log_density = model.score_samples([x_new])[0] prob = np.exp(log_density) probs.append(prob) total_prob = sum(probs) normalized_probs = [p/total_prob for p in probs] return dict(zip(unique_y, normalized_probs)) return predict_proba ``` 此段代码实现了针对不同类别分别训练独立的KDE模型，并通过加权平均的方式预测新样本属于各个类别的可能性大小。需要注意的是这里简化了很多细节部分比如多维情况下的协方差矩阵估计等复杂操作。
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