Pełnotekstowe zasoby PLDML oraz innych baz dziedzinowych są już dostępne w nowej Bibliotece Nauki.
Zapraszamy na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  empirical risk minimization
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote

A note on orthogonal series regression function estimators

100%
EN
The problem of nonparametric estimation of the regression function f(x) = E(Y | X=x) using the orthonormal system of trigonometric functions or Legendre polynomials $e_k$, k=0,1,2,..., is considered in the case where a sample of i.i.d. copies $(X_i,Y_i)$, i=1,...,n, of the random variable (X,Y) is available and the marginal distribution of X has density ϱ ∈ $L^1$[a,b]. The constructed estimators are of the form $\widehat f_n(x) = \sum_{k=0}^{N(n)}\widehat c_ke_k(x)$, where the coefficients $\widehat c_0,\widehat c_1,...,\widehat c_N$ are determined by minimizing the empirical risk $n^{-1}\sum_{i=1}^n(Y_i - \sum_{k=0}^Nc_ke_k(X_i))^2$. Sufficient conditions for consistency of the estimators in the sense of the errors $E_X\vert f(X)-\widehat f_n(X)\vert^2$ and $n^{-1}\sum_{i=1}^nE(f(X_i)-\widehat f_n(X_i))^2$ are obtained.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.