libagf LIBAGF est une mise en uvre innovante d'estimateurs basés sur les noyaux adaptatifs ou variables pour la classification statistique.
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libagf Mots clés

filtration Adaptatif Gaussien estimateurs à base de noyau Classification statistique Filtrage adaptatif gaussien

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LIBAGF est une mise en uvre innovante d'estimateurs basés sur les noyaux adaptatifs ou variables pour la classification statistique. Libagf (filtrage gaussien adaptatif) est une mise en uvre simple et puissante d'estimateurs de noyau de bande passante variable pour la classification, l'estimation et l'interpolation de PDF. La bibliothèque intègre plusieurs innovations pour produire l'un des algorithmes de classification supervisés les plus rapides et les plus précis au monde. Ceux-ci incluent: · La largeur du noyau correspondant à la densité d'échantillonnage rapidement et avec précision via les propriétés de la fonction exponentielle · limiter les calculs à un ensemble de k-voisins les plus proches trouvés dans N Log K Heure avec un arbre binaire · Générer un modèle pré-formé par Recherche des frontières de classe avec une convergence superficielle garantie · extrapolant les probabilités conditionnelles afin de fournir une connaissance solide de l'estimation de l'exactitude des personnes de ce dernier: · Terminé le fichier QuickStart. Ceci contient (ou doit contenir) tout ce que l'utilisateur commence doit se lever et courir avec le paquet. · Ajout également le document décrivant la théorie du filtrage gaussien adaptatif. · Modifié le nom de l'ensemble du référentiel sur Libagf, identique au nom du projet.

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