Filtrado gaussiano adaptativo Implementación gratuita y de código abierto de estimadores de kernel de ancho de banda variable
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Filtrado gaussiano adaptativo Clasificación y resumen

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Filtrado gaussiano adaptativo Descripción

Implementación gratuita y de código abierto de estimadores de kernel de ancho de banda variable El 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. Los algoritmos en este paquete incluyen: · Ancho del kernel coincidente para densidad de muestra de manera rápida y precisa a través de las propiedades de la función exponencial · restringir los cálculos a un conjunto de los vecinos más cercanos a K encontrados en N Tiempo de log k con un árbol binario · Generando un pre - Modelo restringido buscando a las fronteras de clase con convergencia garantizada y superlineal · Extrapolando las probabilidades condicionales para brindar un sólido conocimiento de la precisión de la estimación. Qué hay de nuevo en esta versión: · Terminó el archivo QuickStart. Esto contiene (o debe contener) todo lo que el usuario inicial debe levantarse y correr con el paquete. · También agregó el documento que describe la teoría del filtrado gaussiano adaptativo. · Cambió el nombre de todo el repositorio a LIBAGF, igual que el nombre del proyecto.

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