A method for the Generate a random sample from a finite mixture distributions
| Autor: | Dariush Ghorbanzadeh, Luan Jaupi, Philippe Durand |
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| Přispěvatelé: | CEDRIC. Traitement du signal et architectures électroniques (CEDRIC - LAETITIA), Centre d'études et de recherche en informatique et communications (CEDRIC), Ecole Nationale Supérieure d'Informatique pour l'Industrie et l'Entreprise (ENSIIE)-Conservatoire National des Arts et Métiers [CNAM] (CNAM)-Ecole Nationale Supérieure d'Informatique pour l'Industrie et l'Entreprise (ENSIIE)-Conservatoire National des Arts et Métiers [CNAM] (CNAM), Modélisation mathématique et numérique (M2N), Conservatoire National des Arts et Métiers [CNAM] (CNAM), CEDRIC. Méthodes statistiques de data-mining et apprentissage (CEDRIC - MSDMA) |
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2017 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | CMCGS 2017. 6th Annual International Conference on Computational Mathematics, Computational Geometry & Statistics CMCGS 2017. 6th Annual International Conference on Computational Mathematics, Computational Geometry & Statistics, Mar 2017, Singapore, Singapore. ⟨10.5176/2251-1911_CMCGS17.3⟩ |
| DOI: | 10.5176/2251-1911_CMCGS17.3⟩ |
| Popis: | International audience; A finite m ixture m odel i s a c onvex c ombination of more probability density functions. By combining the properties of the individual probability density functions, mixture models are capable of approximating any arbitrary distribution. In this work we propose a method for the Generate a random sample from a finite mixture distribution. The proposed method envelope conventional models: translation, scaling and translation-scaling. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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