libagf LIBAGF es una implementación innovadora de estimadores con base de kernel de ancho de banda de banda variable para la clasificación estadística.
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filtración Adaptado Gaussiano estimadores de kernel Clasificación estadística Filtrado gaussiano adaptativo

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LIBAGF es una implementación innovadora de estimadores de asilo de ancho de banda adaptativo o de banda de banda para la clasificación estadística. LIBAGF (Filtrado Gaussiano Adaptativo) es una implementación simple y poderosa de estimadores de kernel de ancho de banda variable para clasificación, estimación de PDF y interpolación. La biblioteca incorpora varias innovaciones para producir uno de los algoritmos de clasificación supervisados ​​más rápidos y precisos del mundo. Estos incluyen: · Ancho del kernel correspondiente a la densidad de muestra de manera rápida y precisa a través de las propiedades de la función exponencial · Restringiendo los cálculos a un conjunto de los vecinos más cercanos a K encontrados en N Tiempo de registro K con un árbol binario · Generando un modelo pre-entrenado por Buscando las fronteras de clase con convergencia garantizada y superlineal · Extrapolando las probabilidades condicionales para proporcionar un conocimiento sólido de la precisión de la estimación, lo que es nuevo en esta versión: · Terminó el archivo QuickStart. Esto contiene (o debe contener) Todo lo que el usuario inicial debe levantarse y ejecutarse con el paquete. · También agregó el papel que describe la teoría del filtrado de gaussiano adaptativo. · Cambiado el nombre de todo el repositorio a LiBagF, igual que el nombre del proyecto.

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