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A Forward-Constrained Regression Algorithm for Sparse Kernel Density Estimation

机译:稀疏核密度估计的前向约束回归算法

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摘要

Using the classical Parzen window (PW) estimate as the target function, the sparse kernel density estimator is constructed in a forward-constrained regression (FCR) manner. The proposed algorithm selects significant kernels one at a time, while the leave-one-out (LOO) test score is minimized subject to a simple positivity constraint in each forward stage. The model parameter estimation in each forward stage is simply the solution of jackknife parameter estimator for a single parameter, subject to the same positivity constraint check. For each selected kernels, the associated kernel width is updated via the Gauss-Newton method with the model parameter estimate fixed. The proposed approach is simple to implement and the associated computational cost is very low. Numerical examples are employed to demonstrate the efficacy of the proposed approach.
机译:使用经典Parzen窗口(PW)估计作为目标函数,以前向约束回归(FCR)的方式构造稀疏核密度估计器。所提出的算法一次选择一个重要的内核,而在每个前进阶段,只要简单的积极性约束,就可以将遗忘测试(LOO)测试分数最小化。在每个前进阶段中,模型参数估计只是针对单个参数的折刀参数估计器的解决方案,要经过相同的积极性约束检查。对于每个选定的内核,通过固定的模型参数估计值,通过Gauss-Newton方法更新相关的内核宽度。所提出的方法易于实现,并且相关的计算成本非常低。数值例子用来证明所提出方法的有效性。

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