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Optimal Estimation

机译:最佳估计

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摘要

Data Y = {y_t : t = 1,2,... , n}, or Y|X = {{y_t,x_1,t,x_2,t,...•)}, X explanatory variables. Want to learn properties in Y expressed by set of distributions as models: f(Y|X_s; θ, s), where θ = θ_1,..., θ_k(s) real-valued parameters, s structure parameter: for picking the most important variables in X.
机译:数据Y = {y_t:t = 1,2,...,n},或Y | X = {{y_t,x_1,t,x_2,t,...•)},X个解释变量。想要学习以分布集表示的Y的属性作为模型:f(Y | X_s;θ,s),其中θ=θ_1,...,θ_k(s)实值参数,s结构参数:用于选择X中最重要的变量。

著录项

  • 来源
    《Discovery science》|2011年|p.30|共1页
  • 会议地点 Espoo(FI);Espoo(FI)
  • 作者

    Jorma Rissanen;

  • 作者单位

    Helsinki Institute for Information Technology, Tampere University of Technology, Finland;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 人工智能理论;
  • 关键词

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