Dependence Tree Structure Estimation via Copula

Jian JIAN、± Ma、Zeng-Qi、Sun、Sheng Sheng、Chen、Honghai、Liu .

2012国际自动化与计算杂志Computer Science被引 1

摘要

我们为依赖树结构经由性交学习建议一条途径。为性交评价的一个 nonparametric 算法被介绍。然后，一个 Chow-Liu 相似方法基于经由性交的依赖措施被建议估计跨越与 bivariate 依赖关系联系的 bivariate 性交的最大值。途径的主要优点是那在随机的变量之中与依赖关系的实验性交焦点学习，没有知道单个变量以及没有指定为单个变量的全部内在的分发的参量的家庭的要求的性质的需要。二个真实申请的数据集合的实验显示出建议方法的有效性。

引用本文（GB/T 7714）

Jian JIAN, ± Ma, Zeng-Qi, 等. Dependence Tree Structure Estimation via Copula[J]. 国际自动化与计算杂志, 2012.

引文网络

参考文献与被引分析加载中…

本站仅收录题录与摘要供学习参考，全文版权归属出版方；如有侵权请联系我们删除。