超参数方法在密度估计中的应用
摘要：超参数密度估计器及其相关算法由Y.-S.Tsai等人提出[7]。超参数估计器中的参数数量是无限的，并且它是一个统一或连接非参数估计器和参数估计器的通用理论。在应用于数值实例之前，我们不能对估计器进行任何评论。在本文中，我们将重点研究算法的实现、计算机编程以及选择窗口函数的策略。还研究了B样条、贝塞尔样条和覆盖窗口。根据Parzen窗口的收敛条件准则，窗口函数的数量应该与样本数量大致成比例，变量的数量也是如此。由于该算法是为了解决似然函数的优化问题而设计的，所以会有一组包含大量变量的非线性方程。结果表明，Y.-S.Tsai建议的算法在数学上非常强大和有效，即迭代过程收敛且收敛速度非常快。此外，不同窗口函数的数值结果表明，超参数密度估计器的方法开启了统计学的新时代。
作者：Yeong-Shyeong Tsai, Ying-Lin Hsu and Mung-Chung Shung
论文ID：0709.3560
分类：Computation
分类简称：stat.CO
提交时间：2008-11-07