КОЛЛЕКТИВ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИХ РЕГРЕССИЙ, ОСНОВАННЫЙ НА ДЕКОМПОЗИЦИИ ОБУЧАЮЩЕЙ ВЫБОРКИ

Описание

Перевод названия: COLLECTIVE OF NONPARAMETRIC REGRESSIONS BASED ON DECOMPOSITION OF TRAINING SAMPLE

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2009

Ключевые слова: nonparametric regression, the big samples, asymptotic properties, principles of decomposition, collective estimations, parallel computing technologies, непараметрическая регрессия, большие выборки, асимптотические свойства, принципы декомпозиции, коллективное оценивание, параллельные вычислительные технологии

Аннотация: Предложена методика синтеза и анализа коллектива непараметрических регрессий, обеспечивающего высокую вычислительную эффективность решения задач восстановления стохастических зависимостей за счет использования технологии параллельных вычислений. Исследованы асимптотические свойства этого коллектива, приведены результаты их сравнениПоказать полностьюя со свойствами традиционной непараметрической регрессии. The technique of synthesis and the analysis of collective nonparametric regresses providing high computing efficiency of the decision of problems of restoration of stochastic dependences due to use of technology of parallel calculations is offered. Asymptotic properties of collective are researched, its comparison with traditional nonparametric regression is made.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева

Выпуск журнала: 1-2

Номера страниц: 38-40

ISSN журнала: 18169724

Место издания: Красноярск

Издатель: Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева

Персоны

  • Лапко Александр Васильевич (Института вычислительного моделирования Сибирского отделения Российской академии наук)
  • Лапко Василий Александрович (Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева)
  • Варочкин Сергей Сергеевич (Сибирский федеральный университет)

Вхождение в базы данных