Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/52060
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorKarbauskait'e, R.-
dc.contributor.authorDzemyda, G.-
dc.date.accessioned2013-11-18T07:13:54Z-
dc.date.available2013-11-18T07:13:54Z-
dc.date.issued2013-
dc.identifier.citationComputer Data Analysis and Modeling: Theoretical and Applied Stochastics : Proc. of the Tenth Intern. Conf., Minsk, Sept. 10–14, 2013. Vol 2. — Minsk, 2013. - P. 110-113ru
dc.identifier.urihttp://elib.bsu.by/handle/123456789/52060-
dc.description.abstractReal-life data are often hardly understandable because of their high-dimen- sionality. Therefore, the knowledge about the intrinsic dimensionality of a data set is very useful. Several methods for estimating the intrinsic dimensionality are proposed in the literature. In this paper, the maximum likelihood estimator (MLE) for the intrinsic dimensionality is analyzed. We propose the way how to improve the estimates of the intrinsic dimensionality. Directions for further investigations are highlighted.ru
dc.language.isoenru
dc.publisherMinsk : Publ. center of BSUru
dc.subjectЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетикаru
dc.titleInvestigation of the maximum likelihood estimator of intrinsic dimensionalityru
dc.typeArticleru
Располагается в коллекциях:2013. Computer Data Analysis and Modeling. Vol 2
Vol. 2

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
110-113.pdf470,54 kBAdobe PDFОткрыть
Показать базовое описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.