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非线性估计和分类。 (英语) Zbl 1005.00018号

统计学讲义171.纽约州纽约市:施普林格出版社(ISBN 0-387-95471-6/pbk)。vii,474页。(2003).

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Choi,Hyeokho;理查德·巴拉纽克。,小波统计模型和贝索夫空间,9-29[Zbl 1142.62375号]
唐纳德·杰曼,粗略到精细分类和场景标记,31-48[Zbl 1142.62368号]
Kiiveri、Harri;彼得·卡塞塔(Peter Caccetta);坎贝尔,诺姆;费奥娜·埃文斯;苏珊娜·福比;杰里米·华莱士,使用卫星图像和其他空间数据集的时间序列进行环境监测,49-62[Zbl 1320.62221号]
曹、金;威廉·克利夫兰(William S.Cleveland)。;Lin,Dong;孙晓东,随着负载的增加,互联网流量趋于泊松且独立,83-109[Zbl 1320.62228号]
穆克吉(Mukherjee,Sayan);瑞安·里夫金;土豆、番茄,带正则化的回归和分类,111-128[Zbl 1142.62371号]
格蕾丝·瓦巴(Grace Wahba);林,易;Lee,Yoonkyung;张浩,标准和非标准支持向量机的最佳特性和自适应调整,131-147[Zbl 1142.62373号]
罗伯特·夏皮雷(Robert E.Schapire)。《机器学习的推进方法:概述》,149-171[Zbl 1142.62372号]
Dragos D.Marginantu。;托马斯·迪特里奇。,从决策树模型改进类概率估计,173-188[Zbl 1142.62370号]
罗伯特·M·格雷。,高斯混合量化:聚类高斯混合,189-212[Zbl 1142.62306号]
黄建华Z。;查尔斯·斯通。,使用花键的扩展线性建模,213-233[兹比尔1142.62379]
迈里奥·A.T.菲格雷多。,自适应稀疏回归,237-247[Zbl 1142.62341号]
Eric D.Kolaczyk。;罗伯特·D·诺瓦克。,多尺度统计模型,249-259[Zbl 1142.62332号]
马滕·扬森,非等间距数据的小波阈值,261-271[Zbl 1139.62305号]
恩里科·卡波比安科,半参数波动率模型的多分辨率特性,273-284[Zbl 1139.62329号]
查尔斯·科珀伯格(Charles Kooperberg);查尔斯·斯通。,对数样条密度估计的置信区间,287-295[Zbl 1139.62312号]
张和平,混合效应多元自适应样条模型,297-306[Zbl 1142.62359号]
凯瑟琳·波拉德。;范德拉恩(Mark J.Van der Laan)。,基因表达数据同时聚类的统计推断,307-321[兹比尔1139.62318]
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Ruczinski,Ingo;查尔斯·科珀伯格(Charles Kooperberg);迈克尔·勒布朗,逻辑回归-方法和软件,333-343[Zbl 1142.62386号]
罗伯特·伯比奇,支持向量分类的自适应内核,345-356[Zbl 1142.62366号]
吉尔斯·布兰查德,聚合分类器的泛化错误界限,357-367[Zbl 1207.62134号]
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Lin,Juan K。,非线性变换高斯函数的目标聚类,444-451[Zbl 1142.62369号]
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关键词:

非线性估计;分类
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