Научные статьи \ Математика. Естественные науки \ Математика \ Теория вероятностей и математическая статистика

Наилучшие l1-приближения в классах распределений

Наилучшие l1-приближения в классах распределений

Пантелеев В.П.

Журнал: Вестник Мурманского государственного технического университета @vestnik-mstu

Статья в выпуске: 3 т.7, 2004 года.

Бесплатный доступ

Излагается градиентный метод поиска наилучшего L1-приближения в классах распределений. Геометрическая форма дифференциала целевой функции позволяет аппроксимировать функции, задаваемые, в частности, в форме графика, например, считывающими устройствами. Схема, изложенная здесь для класса нормальных распределений, легко переносится на другие классы распределений.

Похожие статьи в разделе Теория вероятностей и математическая статистика

О неускоренных эффективных методах решения разреженных задач квадратичной оптимизации
О неускоренных эффективных методах решения разреженных задач квадратичной оптимизации

Аникин А.С., Гасников А.В., Горнов А.Ю.

Градиентные методы для минимизационных задач с условием Поляка - Лоясиевича: относительная погрешность градиента и адаптивный подбор параметров
Градиентные методы для минимизационных задач с условием Поляка - Лоясиевича: относительная погрешность градиента и адаптивный подбор параметров

Пучинин С.М., Стонякин Ф.С.

Градиентный метод расчета каскадных ДОЭ и его применение в задаче классификации рукописных цифр
Градиентный метод расчета каскадных ДОЭ и его применение в задаче классификации рукописных цифр

Сошников Даниил Вадимович, Досколович Леонид Леонидович, Бызов Егор Владимирович

Снижение вычислительных затрат в глубоком обучении при почти идеальной линейной разделимости обучающей выборки
Снижение вычислительных затрат в глубоком обучении при почти идеальной линейной разделимости обучающей выборки

Куликовских Илона Марковна

Градационные траектории как аналог градационных кривых в метрическом пространстве CIE Lab: дискретный подход
Градационные траектории как аналог градационных кривых в метрическом пространстве CIE Lab: дискретный подход

Тарасов Дмитрий Александрович, Мильдер Олег Борисович

Определение объектов на изображениях с помощью гистограммы направленных градиентов и метода опорных векторов
Определение объектов на изображениях с помощью гистограммы направленных градиентов и метода опорных векторов

Ледяев В.П.

Короткий адрес: https://sciup.org/14293630

IDS: 14293630

QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp