Zobrazeno 1 - 10
of 25
pro vyhledávání: '"Expected probability of misclassification"'
Autor:
Yasunori Fujikoshi
Publikováno v:
Hiroshima Math. J. 50, no. 3 (2020), 313-324
This paper is concerned with computable error bounds for asymptotic approximations of the expected probabilities of misclassification (EPMC) of the quadratic discriminant function $Q$. A location and scale mixture expression for $Q$ is given as a spe
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::db6bc68a9a76cb543cc41f0fedec0dcc
https://doi.org/10.32917/hmj/1607396491
https://doi.org/10.32917/hmj/1607396491
Estimation of misclassification probability for a distance-based classifier in high-dimensional data
Publikováno v:
Hiroshima Math. J. 49, no. 2 (2019), 175-193
We estimate the misclassification probability of a Euclidean distance-based classifier in high-dimensional data. We discuss two types of estimator: a plug-in type estimator based on the normal approximation of misclassification probability (newly pro
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::a635f0ab6d86a6b96e59914101212c99
https://projecteuclid.org/euclid.hmj/1564106544
https://projecteuclid.org/euclid.hmj/1564106544
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Hiroshima Math. J. 47, no. 1 (2017), 43-62
In this paper we obtain a higher order asymptotic unbiased estimator for the expected probability of misclassification (EPMC) of the linear discriminant function when both the dimension and the sample size are large. Moreover, we evaluate the mean sq
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::39b6d17b2389d53fc53c48caf404688c
https://doi.org/10.32917/hmj/1492048847
https://doi.org/10.32917/hmj/1492048847
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Masashi, Hyodo
Publikováno v:
SUT Journal of Mathematics = SUT Journal of Mathematics. 45(2):119-135
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=jairo_______::fb03cd9dadd28766c6cfb2a794fb81a4
http://id.nii.ac.jp/1275/00001006/
http://id.nii.ac.jp/1275/00001006/
Autor:
Yasunori Fujikoshi
Publikováno v:
Journal of Multivariate Analysis. 73:1-17
Theoretical accuracies are studied for asymtotic approximations of the expected probabilities of misclassification (EPMC) when the linear discriminant function is used to classify an observation as coming from one of two multivariate normal populatio
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::374bee92f5ddf44f3538f8545dabdfb7
https://doi.org/10.1006/jmva.1999.1862
https://doi.org/10.1006/jmva.1999.1862
Publikováno v:
Hiroshima Math. J. 42, no. 2 (2012), 209-231
We deal with the problem of classifying a new observation vector into one of two known multivariate normal populations. Linear discriminant analysis (LDA) is now widely available. However, for high-dimensional data classification problem, due to the
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::d0c03b6383ae148740b3a630f3e3e671
https://doi.org/10.32917/hmj/1345467071
https://doi.org/10.32917/hmj/1345467071
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Kniha
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.