Применение мер сглаживания в непараметрических ядерных классификаторах с использованием нормальной аппроксимации вероятностей

Abstract

Досліджено проблему вибору смуг пропускання з використанням ядерних оцінок щільності розподілу, де замість однієї оптимальної смуги пропускання для кожної оцінки щільності застосовано результати різних мір згладжування для ядерних оцінок щільності. Запропоновано підхід, де замість необроблених експериментальних відношень використовується нормальна апроксимація відповідних ймовірностей, а асимптотичні властивості досліджено при відповідних умовах регулярності.

The problem of choosing the bandwidths is investigated using kernel density estimations of distribution, where the results of the various measures are applied for smoothing kernel density estimation instead of using a single optimum bandwidth for each of the density estimations. The approach is proposed where instead of the undeveloped experimental proportionality we use normal approximation of certain probabilities and also asymptotic properties are investigated under appropriate regularity conditions.