Zobrazeno 1 - 10
of 57
pro vyhledávání: '"Szántai, Tamás"'
Autor:
Kovács, Edith, Szántai, Tamás
Vine copulas are a flexible way for modeling dependences using only pair-copulas as building blocks. However if the number of variables grows the problem gets fast intractable. For dealing with this problem Brechmann at al. proposed the truncated R-v
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1604.03269
Autor:
Kovács, Edith, Szántai, Tamás
Vine copulas constitute a flexible way for modeling of dependences using only pair copulas as building blocks. The pair-copula constructions introduced by Joe (1997) are able to encode more types of dependences in the same time since they can be expr
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1604.02652
Autor:
Kovács, Edith, Szántai, Tamás
In this paper a new proof is given for the supermodularity of information content. Using the decomposability of the information content an algorithm is given for discovering the Markov network graph structure endowed by the pairwise Markov property o
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1307.0643
Autor:
Kovacs, Edith, Szantai, Tamas
Building higher-dimensional copulas is generally recognized as a difficult problem. Regular-vines using bivariate copulas provide a flexible class of high-dimensional dependency models. In large dimensions, the drawback of the model is the exponentia
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1105.1697
Autor:
Szantai, Tamas, Kovacs, Edith
Publikováno v:
Optimization and Engineering, Vol. 14, Issue 4, 2013
In an earlier paper we introduced a special kind of k-width junction tree, called k-th order t-cherry junction tree in order to approximate a joint probability distribution. The approximation is the best if the Kullback-Leibler divergence between the
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1104.2762
Autor:
Kovacs, Edith, Szantai, Tamas
Modeling of high order multivariate probability distribution is a difficult problem which occurs in many fields. Copula approach is a good choice for this purpose, but the curse of dimensionality still remains a problem. In this paper we give a theor
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1009.2898
Autor:
Fábián, Csaba I., Szántai, Tamás
We propose a randomized gradient method for the handling of a convex function whose gradient computation is demanding. The method bears a resemblance to the stochastic approximation family. But in contrast to stochastic approximation, the present met
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______133::46898cc53731f2eaedf0838486feace5
http://edoc.hu-berlin.de/18452/19084
http://edoc.hu-berlin.de/18452/19084
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.