Combinatorial Methods in Density Estimation

┬╖
┬╖ Springer Science & Business Media
рдИ-рдкреБрд╕реНрддрдХ
209
рдкреЗрдЬ
рд░реЗрдЯрд┐рдВрдЧ рдЖрдгрд┐ рдкрд░реАрдХреНрд╖рдгреЗ рдпрд╛рдВрдЪреА рдкрдбрддрд╛рд│рдгреА рдХреЗрд▓реЗрд▓реА рдирд╛рд╣реА ┬ардЕрдзрд┐рдХ рдЬрд╛рдгреВрди рдШреНрдпрд╛

рдпрд╛ рдИ-рдкреБрд╕реНрддрдХрд╛рд╡рд┐рд╖рдпреА

Density estimation has evolved enormously since the days of bar plots and histograms, but researchers and users are still struggling with the problem of the selection of the bin widths. This text explores a new paradigm for the data-based or automatic selection of the free parameters of density estimates in general so that the expected error is within a given constant multiple of the best possible error. The paradigm can be used in nearly all density estimates and for most model selection problems, both parametric and nonparametric. It is the first book on this topic. The text is intended for first-year graduate students in statistics and learning theory, and offers a host of opportunities for further research and thesis topics. Each chapter corresponds roughly to one lecture, and is supplemented with many classroom exercises. A one year course in probability theory at the level of Feller's Volume 1 should be more than adequate preparation. Gabor Lugosi is Professor at Universitat Pompeu Fabra in Barcelona, and Luc Debroye is Professor at McGill University in Montreal. In 1996, the authors, together with L├бszlo Gy├╢rfi, published the successful text, A Probabilistic Theory of Pattern Recognition with Springer-Verlag. Both authors have made many contributions in the area of nonparametric estimation.

рдпрд╛ рдИ-рдкреБрд╕реНрддрдХрд▓рд╛ рд░реЗрдЯрд┐рдВрдЧ рджреНрдпрд╛

рддреБрдореНрд╣рд╛рд▓рд╛ рдХрд╛рдп рд╡рд╛рдЯрддреЗ рддреЗ рдЖрдореНрд╣рд╛рд▓рд╛ рд╕рд╛рдВрдЧрд╛.

рд╡рд╛рдЪрди рдорд╛рд╣рд┐рддреА

рд╕реНрдорд╛рд░реНрдЯрдлреЛрди рдЖрдгрд┐ рдЯреЕрдмрд▓реЗрдЯ
Android рдЖрдгрд┐ iPad/iPhone рд╕рд╛рдареА Google Play рдмреБрдХ рдЕтАНреЕрдк рдЗрдВрд╕реНтАНрдЯреЙрд▓ рдХрд░рд╛. рд╣реЗ рддреБрдордЪреНтАНрдпрд╛ рдЦрд╛рддреНтАНрдпрд╛рдиреЗ рдЖрдкреЛрдЖрдк рд╕рд┐рдВрдХ рд╣реЛрддреЗ рдЖрдгрд┐ рддреБрдореНтАНрд╣реА рдЬреЗрдереЗ рдХреБрдареЗ рдЕрд╕рд╛рд▓ рддреЗрдереВрди рддреБрдореНтАНрд╣рд╛рд▓рд╛ рдСрдирд▓рд╛рдЗрди рдХрд┐рдВрд╡рд╛ рдСрдлрд▓рд╛рдЗрди рд╡рд╛рдЪрдгреНтАНрдпрд╛рдЪреА рдЕрдиреБрдорддреА рджреЗрддреЗ.
рд▓реЕрдкрдЯреЙрдк рдЖрдгрд┐ рдХреЙрдВрдкреНрдпреБрдЯрд░
рддреБрдореНрд╣реА рддреБрдордЪреНрдпрд╛ рдХрд╛рдБрдкреНрдпреБрдЯрд░рдЪрд╛ рд╡реЗрдм рдмреНрд░рд╛рдЙрдЭрд░ рд╡рд╛рдкрд░реВрди Google Play рд╡рд░ рдЦрд░реЗрджреА рдХреЗрд▓реЗрд▓реА рдСрдбрд┐рдУрдмреБрдХ рдРрдХреВ рд╢рдХрддрд╛.
рдИрд╡рд╛рдЪрдХ рдЖрдгрд┐ рдЗрддрд░ рдбрд┐рд╡реНрд╣рд╛рдЗрд╕реЗрд╕
Kobo eReaders рд╕рд╛рд░рдЦреНрдпрд╛ рдИ-рдЗрдВрдХ рдбрд┐рд╡реНтАНрд╣рд╛рдЗрд╕рд╡рд░ рд╡рд╛рдЪрдгреНтАНрдпрд╛рд╕рд╛рдареА, рддреБрдореНрд╣реА рдПрдЦрд╛рджреА рдлрд╛рдЗрд▓ рдбрд╛рдЙрдирд▓реЛрдб рдХрд░реВрди рддреА рддреБрдордЪреНтАНрдпрд╛ рдбрд┐рд╡реНтАНрд╣рд╛рдЗрд╕рд╡рд░ рдЯреНрд░рд╛рдиреНрд╕рдлрд░ рдХрд░рдгреЗ рдЖрд╡рд╢реНрдпрдХ рдЖрд╣реЗ. рд╕рдкреЛрд░реНрдЯ рдЕрд╕рд▓реЗрд▓реНрдпрд╛ eReaders рд╡рд░ рдлрд╛рдЗрд▓ рдЯреНрд░рд╛рдиреНрд╕рдлрд░ рдХрд░рдгреНрдпрд╛рд╕рд╛рдареА, рдорджрдд рдХреЗрдВрджреНрд░ рдордзреАрд▓ рддрдкрд╢реАрд▓рд╡рд╛рд░ рд╕реВрдЪрдирд╛ рдлреЙрд▓реЛ рдХрд░рд╛.