Sparse Modeling and Model Selection
|
|
- Μίδας Σπυρόπουλος
- 5 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 15 Sparse Modeling and Model Selection L L L β β δ>0 limp(β β>δ)=0 n (β β)n (0, ) n
2 p =(,, ) n {(, )i=1,, n} =(,, ) X = (,, ) =(,, ) X X n X =0, j=1,, p. =0, 1 n =1, X =Xβ+ε. β=(β, β ) ε ε N (0, σ I ) σ β =arg min ( Xβ +λβ ) β λ 0 m a=(a,,a ) a = a λ=0 β λ β 0 λ=0 β =(X X ) X E[β ]=β (X X ) λ>0 β =(X X +λi ) X λ (X X +λi ) λ (X X λ+i ) β λ (X X )
3 β =arg min ( Xβ +λβ ). β λβ =λ β λβ = λ β β λβ β =0 X X X =ni X X ni n>p X X X =ni X X =ni {n(β 2β β )+λβ }+const. β =(β,,β ) β β β j=1,, p β =sign(β ) β λ A A>0 A = 0 2n. β =X n X n λ(2n) λ(2n) t t t β >s j s λ s t β=0 p k β k+1 RSS = Xβ X X =ni RSS= X A n A k+1 X A X A RSS X λ t λ(2n) t n p
4 X X ni β X ( Xβ )= λ 2 s s s β {sign(β s )} [ 1, 1] β 0, β =0. λ A={jβ 0} β A βa C β A=(X A X A) X A λ 2 sa, β A C =0. β A, s A β, s A λ β =0 β =0 λ λ λ =max* n * X j n j =arg max* n λ λ A={j } λ λ=λ s =1 j j j j A={j, j } λ λ A={j, j } λ λ* λ=λ* λ λ* s 1 1 λ=λ* s { 1, 1} β =0 s=±1 β =0 λ λ* λ=λ* s=±1 X λ=2n β β =0 s=±1 AA {j} λ λ* s { 1, 1} λ=λ* s 1 1 A AA{j} λ* β A A (XA X A) XA (XA X A) λ sa 2 0 β A (XA X A) p β β=(β 0, β 0 C ) S ={jβ 0} S ={1,, p}{s } S s s β 0 C 0 β 0
5 β C 0 =0 n (β 0 β 0 ) N 0, σ 0 0 =limx 0 X 0 n β 0 λ n n p p n p p n s n p R= 1 n Xβ Xβ R E[R]= 1 n EX (X X ) X ε = p n σ p E[R] S 0 n<p n>p p n E[R]= s n σ s p E[R] S S L L Xβ +λβ. β = 1{β 0} L λ=2σ C E[R] p λ=2σ (log p+log log p) E[R] 4s σ log p n log log p + n +O(n ) log p n log p E[R] 0 s σ 0 s E[R] L p L X ϕ β C 0 3β 0 β L
6 β 0 (β X Xβ)s ϕ β 0 s β 0 X X X X β C 0 3β 0 0<δ<1 λ=4σ 2n log(2pδ) 1 δ R Cs σ log p n 1 +O(n ) ϕ L n log p R 0 L X L X L sign(β )=sign(β) X β γc (X 0 C X 0 )(X 0 X 0 ) 1 γ min β >(λ)(2n) 0 C (λ)=λ[(x 0 X 0 n) + 4σ C ] m a a = maxa m m A=(A ) A =max λ>4σγ 2n log p A λ Λ (X 0 X 0 n)> C Λ ( ) C n P[sign(β )=sign(β)] 1 4 exp( c λ n) c p>n sign(β )=sign(β) X β X X
7 n<p n p s X X X L R. Tibshirani, Regression shrinkage and selection via the lasso, Journal of the Royal Statistical Society : Series B Statistical Methodology, vol. 58, no. 1, pp , B. Efron, T. Hastie, I. Johnstone, and R. Tibshirani, Least angle regression with discussion, The Annals of Statistics, vol. 32, pp , J. Friedman, T. Hastie, and R. Tibshirani, Sparse inverse covariance estimation with the graphical lasso, Biostatistics, vol. 9, no. 3, pp , S. Boyd, N. Parikh, E. Chu, B. Peleato, and J. Eckstein, Distributed optimization and statistical learning via the alternating direction method of multipliers, Foundations and Trends in Machine Learning, vol. 3, no. 1, pp , K. Knight and W. Fu, Asymptotics for lasso-type estimators, The Annals of Statistics, vol. 28, no. 5, pp , P.J. Bickel, Y. Ritov, and A.B. Tsybakov, Simultaneous analysis of lasso and dantzig selector, The Annals of Statistics, vol. 37, no. 4, pp , M.J. Wainwright, Sharp thresholds for high-dimensional and noisy sparsity recovery using-constrained quadratic programming lasso, IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 55, no. 5, pp , P. Zhao and B. Yu, On model selection consistency of lasso, J. Mach. Learn. Res., vol. 7, no. 2, p. 2541, J. Friedman, T. Hastie, and R. Tibshirani, Regularization paths for generalized linear models via coordinate descent, Journal of Statistical Software, vol. 33, no. 1, pp. 1-22, M.Y. Park and T. Hastie, L1-regularization path algorithm for generalized linear models, Journal of the Royal Statistical Society : Series BStatistical Methodology, vol. 69, no. 4, pp , N. Meinshausen and P. Bühlmann, High-dimensional graphs and variable selection with the lasso, The Annals of Statistics, vol. 34, no. 3, pp , M. Yuan and Y. Lin, Model selection and estimation in the gaussian graphical model, Biometrika, vol. 94, no. 1, pp , D.M. Witten, R. Tibshirani, and T. Hastie, A penalized matrix decomposition, with applications to sparse principal components and canonical correlation analysis, Biostatistics, vol. 10, no. 3, p. kxp008, H. Zou, T. Hastie, and R. Tibshirani, Sparse principal component analysis, Journal of Computational and Graphical Statistics, vol. 15, no. 2, pp , M. Yuan and Y. Lin, Model selection and estimation in regression with grouped variables, Journal of the Royal Statistical Society : Series BStatistical Methodology, vol. 68, no. 1, pp , R. Tibshirani, M. Saunders, S. Rosset, J. Zhu, and K. Knight, Sparsity and smoothness via the fused lasso, Journal of the Royal Statistical Society : Series BStatistical Methodology, vol. 67, no. 1, pp , A.E. Hoerl and R.W. Kennard, Ridge regression : Biased estimation for nonorthogonal problems, Technometrics, vol. 12, no. 1, pp , T. Hastie, R. Tibshirani, and J. Friedman, The Elements of Statistical Learning, 2nd ed., Springer, New York, R. Tibshirani, Sparsity and the lasso, 2015, edu ~ larry=smlsparsity. pdf R.J. Tibshirani, The lasso problem and uniqueness, Electronic Journal of Statistics, vol. 7, pp , J. Fan and R. Li, Variable selection via nonconcave penalized likelihood and its oracle properties, J. Am. Stat. Assoc., vol. 96, no. 456, pp , H. Zou, The adaptive lasso and its oracle properties, J. Am. Stat. Assoc., vol. 101, no. 476, pp , D.P. Foster and E.I. George, The risk inflation criterion for multiple regression, The Annals of Statistics, vol. 22, no. 4, pp , S. Xiong, Better subset regression, Biometrika, vol. 101, no. 1, pp.
8 71-84, P. Bhlmann and S. van de Geer, Statistics for High-Dimensional Data : Methods, Theory and Applications, 1st ed., Springer Publishing Company, Incorporated, S. Foucart and H. Rauhut, A mathematical introduction to compressive sensing, Springer, vol. 1908, pp , L. Chen and J.Z. Huang, Sparse reduced-rank regression for simultaneous dimension reduction and variable selection, J. Am. Stat. Assoc., vol. 107, no. 500, pp , M. Vounou, T.E. Nichols, G. Montana, and A.D.N. Initiative, Discovering genetic associations with high-dimensional neuroimaging phenotypes : A sparse reduced-rank regression approach, Neuroimage, vol. 53, no. 3, pp , R. Lockhart, J. Taylor, R.J. Tibshirani, and R. Tibshirani, A significance test for the lasso, The Annals of Statistics, vol. 42, no. 2, pp , E.J. Candès, J. Romberg, and T. Tao, Robust uncertainty principles : Exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information, IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 52, no. 2, pp , マンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンション
MIA MONTE CARLO ΜΕΛΕΤΗ ΤΩΝ ΕΚΤΙΜΗΤΩΝ RIDGE ΚΑΙ ΕΛΑΧΙΣΤΩΝ ΤΕΤΡΑΓΩΝΩΝ
«ΣΠΟΥΔΑΙ», Τόμος 41, Τεύχος 2ο, Πανεπιστήμιο Πειραιώς «SPOUDAI», Vol. 41, No 2, University of Piraeus MIA MONTE CARLO ΜΕΛΕΤΗ ΤΩΝ ΕΚΤΙΜΗΤΩΝ RIDGE ΚΑΙ ΕΛΑΧΙΣΤΩΝ ΤΕΤΡΑΓΩΝΩΝ Του Πάνου Αναστ. Πανόπουλου Οικονομικό
Διαβάστε περισσότερα: Monte Carlo EM 313, Louis (1982) EM, EM Newton-Raphson, /. EM, 2 Monte Carlo EM Newton-Raphson, Monte Carlo EM, Monte Carlo EM, /. 3, Monte Carlo EM
2008 6 Chinese Journal of Applied Probability and Statistics Vol.24 No.3 Jun. 2008 Monte Carlo EM 1,2 ( 1,, 200241; 2,, 310018) EM, E,,. Monte Carlo EM, EM E Monte Carlo,. EM, Monte Carlo EM,,,,. Newton-Raphson.
Διαβάστε περισσότεραFundamentals of Signal Processing for Communications Systems
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS TECHNICAL REPORT OF IEICE 606-8501 E-mail: kazunori@ikyoto-uacjp ZFMMSE Abstract Fundamentals of Signal Processing for Communications
Διαβάστε περισσότεραLecture 34: Ridge regression and LASSO
Lecture 34: Ridge regression and LASSO Ridge regression Consider linear model X = Z β + ε, β R p and Var(ε) = σ 2 I n. The LSE is obtained from the minimization problem min X Z β R β 2 (1) p A type of
Διαβάστε περισσότεραBuried Markov Model Pairwise
Buried Markov Model 1 2 2 HMM Buried Markov Model J. Bilmes Buried Markov Model Pairwise 0.6 0.6 1.3 Structuring Model for Speech Recognition using Buried Markov Model Takayuki Yamamoto, 1 Tetsuya Takiguchi
Διαβάστε περισσότεραProbabilistic Approach to Robust Optimization
Probabilistic Approach to Robust Optimization Akiko Takeda Department of Mathematical & Computing Sciences Graduate School of Information Science and Engineering Tokyo Institute of Technology Tokyo 52-8552,
Διαβάστε περισσότεραJ. of Math. (PRC) Banach, , X = N(T ) R(T + ), Y = R(T ) N(T + ). Vol. 37 ( 2017 ) No. 5
Vol. 37 ( 2017 ) No. 5 J. of Math. (PRC) 1,2, 1, 1 (1., 225002) (2., 225009) :. I +AT +, T + = T + (I +AT + ) 1, T +. Banach Hilbert Moore-Penrose.. : ; ; Moore-Penrose ; ; MR(2010) : 47L05; 46A32 : O177.2
Διαβάστε περισσότεραHMY 795: Αναγνώριση Προτύπων
HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων Διδάσκων: Γεώργιος Μήτσης, Λέκτορας, Τμήμα ΗΜΜΥ Γραφείο: GP401 Ώρες γραφείου: Οποτεδήποτε (κατόπιν επικοινωνίας) Τηλ: 22892239 Ηλ. Ταχ.: gmitsis@ucy.ac.cy Βιβλιογραφία C. M.
Διαβάστε περισσότεραChinese Journal of Applied Probability and Statistics Vol.28 No.3 Jun (,, ) 应用概率统计 版权所用,,, EM,,. :,,, P-. : O (count data)
2012 6 Chinese Journal of Applied Probability and Statistics Vol.28 No.3 Jun. 2012 (,, 675000),,, EM,,. :,,, P-. : O212.7. 1. (count data), Poisson Poisson,, (zero-inflation).,.,, ;,,.,, Fahrmeir Echavarrri
Διαβάστε περισσότερα552 Lee (2006),,, BIC,. : ; ; ;. 2., Poisson (Zero-Inflated Poisson Distribution), ZIP. Y ZIP(φ, λ), φ + (1 φ) exp( λ), y = 0; P {Y = y} = (1 φ) exp(
2012 10 Chinese Journal of Applied Probability and Statistics Vol.28 No.5 Oct. 2012 (,, 675000) Poisson,,, Gibbs, BIC.,. :,, Gibbs, BIC. : O212.8. 1. (count data), Poisson Poisson., (zeroinflation).,.,,
Διαβάστε περισσότεραEM Baum-Welch. Step by Step the Baum-Welch Algorithm and its Application 2. HMM Baum-Welch. Baum-Welch. Baum-Welch Baum-Welch.
Baum-Welch Step by Step the Baum-Welch Algorithm and its Application Jin ichi MURAKAMI EM EM EM Baum-Welch Baum-Welch Baum-Welch Baum-Welch, EM 1. EM 2. HMM EM (Expectationmaximization algorithm) 1 3.
Διαβάστε περισσότεραModern Bayesian Statistics Part III: high-dimensional modeling Example 3: Sparse and time-varying covariance modeling
Modern Bayesian Statistics Part III: high-dimensional modeling Example 3: Sparse and time-varying covariance modeling Hedibert Freitas Lopes 1 hedibert.org 13 a amostra de Estatística IME-USP, October
Διαβάστε περισσότεραFeasible Regions Defined by Stability Constraints Based on the Argument Principle
Feasible Regions Defined by Stability Constraints Based on the Argument Principle Ken KOUNO Masahide ABE Masayuki KAWAMATA Department of Electronic Engineering, Graduate School of Engineering, Tohoku University
Διαβάστε περισσότεραl 0 l 2 l 1 l 1 l 1 l 2 l 2 l 1 l p λ λ µ R N l 2 R N l 2 2 = N x i l p p R N l p N p = ( x i p ) 1 p i=1 l 2 l p p = 2 l p l 1 R N l 1 i=1 x 2 i 1 = N x i i=1 l p p p R N l 0 0 = {i x i 0} R
Διαβάστε περισσότεραCSJ. Speaker clustering based on non-negative matrix factorization using i-vector-based speaker similarity
i-vector 1 1 1 1 i-vector CSJ i-vector Speaker clustering based on non-negative matrix factorization using i-vector-based speaker similarity Fukuchi Yusuke 1 Tawara Naohiro 1 Ogawa Tetsuji 1 Kobayashi
Διαβάστε περισσότεραNondifferentiable Convex Functions
Nondifferentiable Convex Functions DS-GA 1013 / MATH-GA 2824 Optimization-based Data Analysis http://www.cims.nyu.edu/~cfgranda/pages/obda_fall17/index.html Carlos Fernandez-Granda Applications Subgradients
Διαβάστε περισσότεραChapter 1 Introduction to Observational Studies Part 2 Cross-Sectional Selection Bias Adjustment
Contents Preface ix Part 1 Introduction Chapter 1 Introduction to Observational Studies... 3 1.1 Observational vs. Experimental Studies... 3 1.2 Issues in Observational Studies... 5 1.3 Study Design...
Διαβάστε περισσότερα476,,. : 4. 7, MML. 4 6,.,. : ; Wishart ; MML Wishart ; CEM 2 ; ;,. 2. EM 2.1 Y = Y 1,, Y d T d, y = y 1,, y d T Y. k : p(y θ) = k α m p(y θ m ), (2.1
2008 10 Chinese Journal of Applied Probability and Statistics Vol.24 No.5 Oct. 2008 (,, 1000871;,, 100044) (,, 100875) (,, 100871). EM, Wishart Jeffery.,,,,. : :,,, EM, Wishart. O212.7. 1.,. 1894, Pearson.
Διαβάστε περισσότερα46 2. Coula Coula Coula [7], Coula. Coula C(u, v) = φ [ ] {φ(u) + φ(v)}, u, v [, ]. (2.) φ( ) (generator), : [, ], ; φ() = ;, φ ( ). φ [ ] ( ) φ( ) []
2 Chinese Journal of Alied Probability and Statistics Vol.26 No.5 Oct. 2 Coula,2 (,, 372; 2,, 342) Coula Coula,, Coula,. Coula, Coula. : Coula, Coula,,. : F83.7..,., Coula,,. Coula Sklar [],,, Coula.,
Διαβάστε περισσότεραIntroduction to Risk Parity and Budgeting
Introduction to Risk Parity and Budgeting Chapter 1 Modern Portfolio Theory c Thierry Roncalli & CRC Press Evry University & Lyxor Asset Management, France Instructors may find the description of the book
Διαβάστε περισσότεραBayesian statistics. DS GA 1002 Probability and Statistics for Data Science.
Bayesian statistics DS GA 1002 Probability and Statistics for Data Science http://www.cims.nyu.edu/~cfgranda/pages/dsga1002_fall17 Carlos Fernandez-Granda Frequentist vs Bayesian statistics In frequentist
Διαβάστε περισσότεραResearch on model of early2warning of enterprise crisis based on entropy
24 1 Vol. 24 No. 1 ont rol an d Decision 2009 1 Jan. 2009 : 100120920 (2009) 0120113205 1, 1, 2 (1., 100083 ; 2., 100846) :. ;,,. 2.,,. : ; ; ; : F270. 5 : A Research on model of early2warning of enterprise
Διαβάστε περισσότεραNOB= Dickey=Fuller Engle-Granger., P. ( ). NVAR=Engle-Granger/Dickey-Fuller. 1( ), 6. CONSTANT/NOCONST (C) Dickey-Fuller. NOCONST NVAR=1. TREND/NOTREN
CDF(BIVNORM or CHISQ or DICKEYF or F or NORMAL or T or WTDCHI, DF=CHISQ T, DF1=F, DF2=F, NLAGS= Dickey-Fuller, NOB=, NVAR=, RHO=BIVNORM, EIGVAL=WTDCHI, LOWTAIL or UPTAIL or TWOTAIL, CONSTANT, TREND, TSQ,
Διαβάστε περισσότεραΒιογραφικό Σημείωμα. Διεύθυνση επικοινωνίας: Τμήμα Μαθηματικών, Πανεπιστήμιο Πατρών
Βιογραφικό Σημείωμα Προσωπικά στοιχεία Όνομα: Σταύρος Επώνυμο: Κουρούκλης Έτος γέννησης: 1952 Τόπος γέννησης: Ληξούρι Κεφαλλονιάς Στρατιωτική θητεία: Φεβρουάριος 2002 Οκτώβριος 2003 Οικογενειακή κατάσταση:
Διαβάστε περισσότερα3 : 373 R-LSR-TLS TSVD Tikhonov Tikhonov Ax b, A R m n,b R n,m n (1) min Ax-b Lx δ (5),A ;b ;x,δ ;L 1 b [9] A Lagrange min Ax-b = Δb Ax=b+Δb () L ( x,
41 3 Vol.41,No.3 016 ActaGeodaeticaetCartographicaSinica Jun.,01 GEXuming,WUJicang.GeneralizedRegularizationtoIl-posedTotalLeastSquaresProblem[J].ActaGeodaeticaetCartographicaSinica, 01,41(3):37-377.(.
Διαβάστε περισσότεραΑΡΑΙΑ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΚΑ ΜΟΝΤΕΛΑ ΥΨΗΛΩΝ ΔΙΑΣΤΑΣΕΩΝ
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΩΝ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΚΑΙ ΦΥΣΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΑΡΑΙΑ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΚΑ ΜΟΝΤΕΛΑ ΥΨΗΛΩΝ ΔΙΑΣΤΑΣΕΩΝ ΑΝΔΡΕΑΣ ΠΥΡΙΛΛΗ ΕΠΙΒΛΕΠΩΝ: Κος. ΧΡΗΣΤΟΣ ΚΟΥΚΟΥΒΙΝΟΣ 2016, ΑΘΗΝΑ ii HIGH DIMENSIONAL
Διαβάστε περισσότεραResearch on Economics and Management
36 5 2015 5 Research on Economics and Management Vol. 36 No. 5 May 2015 490 490 F323. 9 A DOI:10.13502/j.cnki.issn1000-7636.2015.05.007 1000-7636 2015 05-0052 - 10 2008 836 70% 1. 2 2010 1 2 3 2015-03
Διαβάστε περισσότεραWeb-based supplementary materials for Bayesian Quantile Regression for Ordinal Longitudinal Data
Web-based supplementary materials for Bayesian Quantile Regression for Ordinal Longitudinal Data Rahim Alhamzawi, Haithem Taha Mohammad Ali Department of Statistics, College of Administration and Economics,
Διαβάστε περισσότεραApplying Markov Decision Processes to Role-playing Game
1,a) 1 1 1 1 2011 8 25, 2012 3 2 MDPRPG RPG MDP RPG MDP RPG MDP RPG MDP RPG Applying Markov Decision Processes to Role-playing Game Yasunari Maeda 1,a) Fumitaro Goto 1 Hiroshi Masui 1 Fumito Masui 1 Masakiyo
Διαβάστε περισσότεραOptimization, PSO) DE [1, 2, 3, 4] PSO [5, 6, 7, 8, 9, 10, 11] (P)
( ) 1 ( ) : : (Differential Evolution, DE) (Particle Swarm Optimization, PSO) DE [1, 2, 3, 4] PSO [5, 6, 7, 8, 9, 10, 11] 2 2.1 (P) (P ) minimize f(x) subject to g j (x) 0, j = 1,..., q h j (x) = 0, j
Διαβάστε περισσότεραFourier transform, STFT 5. Continuous wavelet transform, CWT STFT STFT STFT STFT [1] CWT CWT CWT STFT [2 5] CWT STFT STFT CWT CWT. Griffin [8] CWT CWT
1,a) 1,2,b) Continuous wavelet transform, CWT CWT CWT CWT CWT 100 1. Continuous wavelet transform, CWT [1] CWT CWT CWT [2 5] CWT CWT CWT CWT CWT Irino [6] CWT CWT CWT CWT CWT 1, 7-3-1, 113-0033 2 NTT,
Διαβάστε περισσότεραAnomaly Detection with Neighborhood Preservation Principle
27 27 Workshop on Information-Based Induction Sciences (IBIS27) Tokyo, Japan, November 5-7, 27. Anomaly Detection with Neighborhood Preservation Principle Tsuyoshi Idé Abstract: We consider a task of anomaly
Διαβάστε περισσότεραADT
2015 12 41 12 December 2015 Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics Vol 41 No 12 http bhxb buaa edu cn jbuaa@ buaa edu cn DOI 10 13700 /j bh 1001-5965 2014 0790 1 2 * 1 2 1 1 100191
Διαβάστε περισσότεραDEIM Forum 2014 A8-1, 606 8501 E-mail: {tsukuda,ohshima,kato,tanaka}@dl.kuis.kyoto-u.ac.jp 1 2,, 1. Google 1 Yahoo 2 Bing 3 Web Web BM25 [1] HITS [2] PageRank [3] Web 1 [4] 1http://www.google.com 2http://www.yahoo.com
Διαβάστε περισσότεραy = f(x)+ffl x 2.2 x 2X f(x) x x p T (x) = 1 Z T exp( f(x)=t ) (2) x 1 exp Z T Z T = X x2x exp( f(x)=t ) (3) Z T T > 0 T 0 x p T (x) x f(x) (MAP = Max
2006 2006 Workshop on Information-Based Induction Sciences (IBIS2006) Osaka, Japan, October 31- November 2, 2006. [ ] Introduction to statistical models for populational optimization Λ Shotaro Akaho Abstract:
Διαβάστε περισσότερα. (1) 2c Bahri- Bahri-Coron u = u 4/(N 2) u
. (1) Nehari c (c, 2c) 2c Bahri- Coron Bahri-Lions (2) Hénon u = x α u p α (3) u(x) u(x) + u(x) p = 0... (1) 1 Ω R N f : R R Neumann d 2 u + u = f(u) d > 0 Ω f Dirichlet 2 Ω R N ( ) Dirichlet Bahri-Coron
Διαβάστε περισσότεραStabilization of stock price prediction by cross entropy optimization
,,,,,,,, Stabilization of stock prediction by cross entropy optimization Kazuki Miura, Hideitsu Hino and Noboru Murata Prediction of series data is a long standing important problem Especially, prediction
Διαβάστε περισσότεραBayesian Discriminant Feature Selection
1,a) 2 1... DNA. Lasso. Bayesian Discriminant Feature Selection Tanaka Yusuke 1,a) Ueda Naonori 2 Tanaka Toshiyuki 1 Abstract: Focusing on categorical data, we propose a Bayesian feature selection method
Διαβάστε περισσότερα255 (log-normal distribution) 83, 106, 239 (malus) 26 - (Belgian BMS, Markovian presentation) 32 (median premium calculation principle) 186 À / Á (goo
(absolute loss function)186 - (posterior structure function)163 - (a priori rating variables)25 (Bayes scale) 178 (bancassurance)233 - (beta distribution)203, 204 (high deductible)218 (bonus)26 ( ) (total
Διαβάστε περισσότεραΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ
Ε Λ Λ Η Ν Ι Κ Η Δ Η Μ Ο Κ Ρ Α Τ Ι Α ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΠΑΤΗΣΙΩΝ 76 104 34 ΑΘΗΝΑ ΤΗΛ. 2108203111 FAX: 2108230488 URL: http://www.statathens.aueb.gr ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΤΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ
Διαβάστε περισσότερα90 [, ] p Panel nested error structure) : Lagrange-multiple LM) Honda [3] LM ; King Wu, Baltagi, Chang Li [4] Moulton Randolph ANOVA) F p Panel,, p Z
00 Chinese Journal of Applied Probability and Statistics Vol6 No Feb 00 Panel, 3,, 0034;,, 38000) 3,, 000) p Panel,, p Panel : Panel,, p,, : O,,, nuisance parameter), Tsui Weerahandi [] Weerahandi [] p
Διαβάστε περισσότεραΕργαστήριο Επεξεργασίας Σηµάτων και Τηλεπικοινωνιών Κινητά ίκτυα Επικοινωνιών
Εργαστήριο Επεξεργασίας Σηµάτων και Τηλεπικοινωνιών Κινητά ίκτυα Επικοινωνιών Εργασία Προσοµοίωσης ενός Τηλεπικοινωνιακού Συστήµατος και Εκτίµηση Απόκρισης Αραιού Καναλιού Εισαγωγή Στην παρούσα εργασία
Διαβάστε περισσότερα1 n-gram n-gram n-gram [11], [15] n-best [16] n-gram. n-gram. 1,a) Graham Neubig 1,b) Sakriani Sakti 1,c) 1,d) 1,e)
1,a) Graham Neubig 1,b) Sakriani Sakti 1,c) 1,d) 1,e) 1. [11], [15] 1 Nara Institute of Science and Technology a) akabe.koichi.zx8@is.naist.jp b) neubig@is.naist.jp c) ssakti@is.naist.jp d) tomoki@is.naist.jp
Διαβάστε περισσότεραDEIM Forum 2018 F3-5 657 8501 1-1 657 8501 1-1 E-mail: yuta@cs25.scitec.kobe-u.ac.jp, eguchi@port.kobe-u.ac.jp, ( ) ( )..,,,.,.,.,,..,.,,, 2..., 1.,., (Autoencoder: AE) [1] (Generative Stochastic Networks:
Διαβάστε περισσότεραΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ. Παναγιώτης Μερκούρης ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ
ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ Παναγιώτης Μερκούρης ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ Πρώτο Πτυχίο: Μαθηματικά, 1979 Εθνικό Καποδιστριακό Πανεπιστήμιο Αθηνών, Τμήμα Μαθηματικών MSc: Στατιστική, 1983 McGill University, Department of Mathematics
Διαβάστε περισσότερα1 (forward modeling) 2 (data-driven modeling) e- Quest EnergyPlus DeST 1.1. {X t } ARMA. S.Sp. Pappas [4]
212 2 ( 4 252 ) No.2 in 212 (Total No.252 Vol.4) doi 1.3969/j.issn.1673-7237.212.2.16 STANDARD & TESTING 1 2 2 (1. 2184 2. 2184) CensusX12 ARMA ARMA TU111.19 A 1673-7237(212)2-55-5 Time Series Analysis
Διαβάστε περισσότεραContents QR Decomposition: An Annotated Bibliography Introduction to Adaptive Filters
Contents 1 QR Decomposition: An Annotated Bibliography... 1 Marcello L. R. de Campos and Gilbert Strang 1.1 Preamble... 1 1.2 EigenvaluesandEigenvectors... 2 1.3 Iterative Methods for the Solution of the
Διαβάστε περισσότεραHomework 1: Solutions
Homework : Solutions Statistics 63 Fall 207 Data Analysis: ote: All data analysis results are provided by Xuyan Lu. Baseball Data: a What are the most important features for predicting player s salary?
Διαβάστε περισσότεραER-Tree (Extended R*-Tree)
1-9825/22/13(4)768-6 22 Journal of Software Vol13, No4 1, 1, 2, 1 1, 1 (, 2327) 2 (, 3127) E-mail xhzhou@ustceducn,,,,,,, 1, TP311 A,,,, Elias s Rivest,Cleary Arya Mount [1] O(2 d ) Arya Mount [1] Friedman,Bentley
Διαβάστε περισσότεραMantel & Haenzel (1959) Mantel-Haenszel
Mantel-Haenszel 2008 6 12 1 / 39 1 (, (, (,,, pp719 730 2 2 2 3 1 4 pp730 746 2 2, i j 3 / 39 Mantel & Haenzel (1959 Mantel N, Haenszel W Statistical aspects of the analysis of data from retrospective
Διαβάστε περισσότεραSupplementary Appendix
Supplementary Appendix Measuring crisis risk using conditional copulas: An empirical analysis of the 2008 shipping crisis Sebastian Opitz, Henry Seidel and Alexander Szimayer Model specification Table
Διαβάστε περισσότεραΒιογραφικό Σημείωμα. (τελευταία ενημέρωση 20 Ιουλίου 2015) 14 Ιουλίου 1973 Αθήνα Έγγαμος
Βιογραφικό Σημείωμα (τελευταία ενημέρωση 20 Ιουλίου 2015) Προσωπικές Πληροφορίες Όνομα Δημήτρης Φουσκάκης Ημερομηνία γέννησης Τόπος γέννησης Οικογενειακή κατάσταση 14 Ιουλίου 1973 Αθήνα Έγγαμος Εθνικότητα
Διαβάστε περισσότεραFORMULAS FOR STATISTICS 1
FORMULAS FOR STATISTICS 1 X = 1 n Sample statistics X i or x = 1 n x i (sample mean) S 2 = 1 n 1 s 2 = 1 n 1 (X i X) 2 = 1 n 1 (x i x) 2 = 1 n 1 Xi 2 n n 1 X 2 x 2 i n n 1 x 2 or (sample variance) E(X)
Διαβάστε περισσότεραΔιαχείριση ενεργειακών πόρων & συστημάτων Πρακτικά συνεδρίου(isbn: )
ISN: 978-960-87277-8-6 23 ο Εθνικό Συνέδριο Ελληνικής Εταιρείας Επιχειρησιακών Ερευνών Διαχείριση ενεργειακών πόρων & συστημάτων Πρακτικά συνεδρίου(isn: 978-960-87277-8-6) Αθήνα, 2-4 Σεπτεμβρίου 202 Αίθουσα
Διαβάστε περισσότεραSVM. Research on ERPs feature extraction and classification
39 1 2011 2 Journal of Fuzhou University Natural Science Edition Vol 39 No 1 Feb 2011 DOI CNKI 35-1117 /N 20110121 1723 008 1000-2243 2011 01-0054 - 06 ERPs 350108 - ERPs SVM ERPs SVM 90% ERPs SVM TP391
Διαβάστε περισσότεραVol. 38 No Journal of Jiangxi Normal University Natural Science Nov. 2014
38 6 Vol 38 No 6 204 Journal o Jiangxi Normal UniversityNatural Science Nov 204 000-586220406-055-06 2 * 330022 Nevanlinna 2 2 2 O 74 52 0 B j z 0j = 0 φz 0 0 λ - φ= C j z 0j = 0 ab 0 arg a arg b a = cb0
Διαβάστε περισσότερα{takasu, Conditional Random Field
DEIM Forum 2016 C8-6 CRF 700 8530 3 1 1 700 8530 3 1 1 101 8430 2-1-2 E-mail: pobp52cw@s.okayama-u.ac.jp, ohta@de.cs.okayama-u.ac.jp, {takasu, adachi}@nii.ac.jp Conditional Random Field 1. Conditional
Διαβάστε περισσότεραΒασίλειος Μαχαιράς Πολιτικός Μηχανικός Ph.D.
Βασίλειος Μαχαιράς Πολιτικός Μηχανικός Ph.D. Κλασικές Τεχνικές Βελτιστοποίησης Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας Σχολή Θετικών Επιστημών ΤμήμαΠληροφορικής Διάλεξη 2 η /2017 Μαθηματική Βελτιστοποίηση Η «Μαθηματική
Διαβάστε περισσότεραIntroduction to the ML Estimation of ARMA processes
Introduction to the ML Estimation of ARMA processes Eduardo Rossi University of Pavia October 2013 Rossi ARMA Estimation Financial Econometrics - 2013 1 / 1 We consider the AR(p) model: Y t = c + φ 1 Y
Διαβάστε περισσότεραBiostatistics for Health Sciences Review Sheet
Biostatistics for Health Sciences Review Sheet http://mathvault.ca June 1, 2017 Contents 1 Descriptive Statistics 2 1.1 Variables.............................................. 2 1.1.1 Qualitative........................................
Διαβάστε περισσότερα5 Haar, R. Haar,. Antonads 994, Dogaru & Carn Kerkyacharan & Pcard 996. : Haar. Haar, y r x f rt xβ r + ε r x β r + mr k β r k ψ kx + ε r x, r,.. x [,
4 Chnese Journal of Appled Probablty and Statstcs Vol.6 No. Apr. Haar,, 6,, 34 E-,,, 34 Haar.., D-, A- Q-,. :, Haar,. : O.6..,..,.. Herzberg & Traves 994, Oyet & Wens, Oyet Tan & Herzberg 6, 7. Haar Haar.,
Διαβάστε περισσότεραΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ ΣΤΥΛΙΑΝΗΣ Κ. ΣΟΦΙΑΝΟΠΟΥΛΟΥ Αναπληρώτρια Καθηγήτρια. Τµήµα Τεχνολογίας & Συστηµάτων Παραγωγής.
ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ ΣΤΥΛΙΑΝΗΣ Κ. ΣΟΦΙΑΝΟΠΟΥΛΟΥ Αναπληρώτρια Καθηγήτρια Τµήµα Τεχνολογίας & Συστηµάτων Παραγωγής Πανεπιστήµιο Πειραιώς, Καραολή ηµητρίου 80, 18534 Πειραιάς Τηλ. 210 414-2147, e-mail: sofianop@unipi.gr
Διαβάστε περισσότεραTable 1: Military Service: Models. Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Model 7 Model 8 Model 9 num unemployed mili mili num unemployed
Tables: Military Service Table 1: Military Service: Models Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Model 7 Model 8 Model 9 num unemployed mili mili num unemployed mili 0.489-0.014-0.044-0.044-1.469-2.026-2.026
Διαβάστε περισσότεραΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΩΝ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΚΑΙ ΦΥΣΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ Διπλωματική εργασία Θέμα: ΠΟΙΝΙΚΟΠΟΙΗΜΕΝΕΣ ΜΕΘΟΔΟΙ ΜΕ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ ΠΟΙΝΗΣ ΒΑΣΙΣΜΕΝΕΣ ΣΤΗ ΣΥΣΧΕΤΙΣΗ ΠΑΠΑΓΙΑΝΝΑΚΗΣ ΝΙΚΟΣ Επιβλέπων:
Διαβάστε περισσότεραStatistics 104: Quantitative Methods for Economics Formula and Theorem Review
Harvard College Statistics 104: Quantitative Methods for Economics Formula and Theorem Review Tommy MacWilliam, 13 tmacwilliam@college.harvard.edu March 10, 2011 Contents 1 Introduction to Data 5 1.1 Sample
Διαβάστε περισσότεραJOURNAL OF APPLIED SCIENCES Electronics and Information Engineering. Cyclic MUSIC DOA TN (2012)
30 01 3 JOURNAL OF APPLIED SCIENCES Electronics and Information Engineering Vol. 30 No. Mar. 01 DOI: 10.3969/j.issn.055-897.01.0.007 DOA 1, 1 1. 150001. 15007 DOA DOA. Cyclic MUSIC.. DOA TN911.7 055-89701)0-0146-05
Διαβάστε περισσότεραSECTION II: PROBABILITY MODELS
SECTION II: PROBABILITY MODELS 1 SECTION II: Aggregate Data. Fraction of births with low birth weight per province. Model A: OLS, using observations 1 260 Heteroskedasticity-robust standard errors, variant
Διαβάστε περισσότεραSummary of the model specified
Program: HLM 7 Hierarchical Linear and Nonlinear Modeling Authors: Stephen Raudenbush, Tony Bryk, & Richard Congdon Publisher: Scientific Software International, Inc. (c) 2010 techsupport@ssicentral.com
Διαβάστε περισσότεραBundle Adjustment for 3-D Reconstruction: Implementation and Evaluation
3 2 3 2 3 undle Adjustment or 3-D Reconstruction: Implementation and Evaluation Yuuki Iwamoto, Yasuyuki Sugaya 2 and Kenichi Kanatani We describe in detail the algorithm o bundle adjustment or 3-D reconstruction
Διαβάστε περισσότερα22 .5 Real consumption.5 Real residential investment.5.5.5 965 975 985 995 25.5 965 975 985 995 25.5 Real house prices.5 Real fixed investment.5.5.5 965 975 985 995 25.5 965 975 985 995 25.3 Inflation
Διαβάστε περισσότεραYahoo 2. SNS Social Networking Service [3,5,12] Copyright c by ORSJ. Unauthorized reproduction of this article is prohibited.
c 1. SNS Social Networking Service [3,5,12] 3 1 CM 190 8562 10 3 E-mail: eiji.motohashi@gmail.com 141 6009 2 1 1 190 8562 10 3 12.5.3 12.7.24 Yahoo 2 1 2 3 1 1 2 574 32 Copyright c by ORSJ. Unauthorized
Διαβάστε περισσότεραΠΑΡΑΓΟΝΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ FACTOR ANALYSIS
ΠΑΡΑΓΟΝΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΣΤΟΧΟΣ FACTOR ANALYSIS ΜΕΙΟΝΕΚΤΗΜΑΤΑ-ΠΛΕΟΝΕΚΤΗΜΑΤΑ ΙΑΦΟΡΕΣ ΜΕ ΚΥΡΙΕΣ ΣΥΝΙΣΤΩΣΕΣ. ΚΑΤΑΛΛΗΛΟΤΗΤΑ Ε ΟΜΕΝΩΝ. ΠΩΣ ΕΠΙΤΥΓΧΑΝΕΤΑΙ. ΠΑΡΑ ΕΙΓΜΑ ΥΛΟΠΟΙΗΣΗ ΣΤΟ SPSS ΕΡΜΗΝΕΙΑ 1 ΠΑΡΑΓΟΝΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ
Διαβάστε περισσότεραQuick algorithm f or computing core attribute
24 5 Vol. 24 No. 5 Cont rol an d Decision 2009 5 May 2009 : 100120920 (2009) 0520738205 1a, 2, 1b (1. a., b., 239012 ; 2., 230039) :,,.,.,. : ; ; ; : TP181 : A Quick algorithm f or computing core attribute
Διαβάστε περισσότεραQueensland University of Technology Transport Data Analysis and Modeling Methodologies
Queensland University of Technology Transport Data Analysis and Modeling Methodologies Lab Session #7 Example 5.2 (with 3SLS Extensions) Seemingly Unrelated Regression Estimation and 3SLS A survey of 206
Διαβάστε περισσότερα1530 ( ) 2014,54(12),, E (, 1, X ) [4],,, α, T α, β,, T β, c, P(T β 1 T α,α, β,c) 1 1,,X X F, X E F X E X F X F E X E 1 [1-2] , 2 : X X 1 X 2 ;
ISSN1000-0054 CN11-2223/N ( ) 2014 54 12 JTsinghuaUniv(Sci& Technol), 2014,Vol.54, No.12 4/20 1529-1533,, (,, (), 100084) [1-2] :,,,,,,,, :, 0.3~ [3] 0.8BLEU,, : ; ; [4], ; :TP391.2 :A, :1000-0054(2014)12-1529-05,
Διαβάστε περισσότεραΒιογραφικό Σημείωμα. Διδακτορικό Δίπλωμα, Τμήμα Στατιστικής και Ασφαλιστικής Επιστήμης, Πανεπιστήμιο Πειραιά, 3/2009
Βιογραφικό Σημείωμα Ονοματεπώνυμο: Φώτιος Σ. Μηλιένος Email: milienos@yahoo.com 1 Σπουδές Διδακτορικό Δίπλωμα, Τμήμα Στατιστικής και Ασφαλιστικής Επιστήμης, Πανεπιστήμιο Πειραιά, 3/2009 Μεταπτυχιακό Δίπλωμα
Διαβάστε περισσότεραVol.4-DCC-8 No.8 Vol.4-MUS-5 No.8 4// 3 3 Hanning (T ) 3 Hanning 3T (y(t)w(t)) dt =.5 T y (t)dt. () STRAIGHT F 3 TANDEM-STRAIGHT[] 3 F F 3 [] F []. :
Vol.4-DCC-8 No.8 Vol.4-MUS-5 No.8 4//,a) Vocoder (F) F F. PSOLA [] sinusoidal model [] phase vocoder Vocoder [3] (F) F 3 [4], [5], [6], [7], [8], [9] [], [], [], [3], [4] [5], [6] [7], [8], University
Διαβάστε περισσότεραStatistical analysis of extreme events in a nonstationary context via a Bayesian framework. Case study with peak-over-threshold data
Statistical analysis of extreme events in a nonstationary context via a Bayesian framework. Case study with peak-over-threshold data B. Renard, M. Lang, P. Bois To cite this version: B. Renard, M. Lang,
Διαβάστε περισσότερα172,,,,. P,. Box (1980)P, Guttman (1967)Rubin (1984)P, Meng (1994), Gelman(1996)De la HorraRodriguez-Bernal (2003). BayarriBerger (2000)P P.. : Casell
20104 Chinese Journal of Applied Probability and Statistics Vol.26 No.2 Apr. 2010 P (,, 200083) P P. Wang (2006)P, P, P,. : P,,,. : O212.1, O212.8. 1., (). : X 1, X 2,, X n N(θ, σ 2 ), σ 2. H 0 : θ = θ
Διαβάστε περισσότεραΓΡΑΜΜΙΚΟΣ & ΔΙΚΤΥΑΚΟΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ
ΓΡΑΜΜΙΚΟΣ & ΔΙΚΤΥΑΚΟΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ Ενότητα 1: Ιστορική Αναδρομή, Εφαρμογές Γραμμικού και Δικτυακού Προγραμματισμού Σαμαράς Νικόλαος Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης
Διαβάστε περισσότεραOn the linear convergence of the general alternating proximal gradient method for convex minimization
2014c9 $ Ê Æ Æ 118ò 13Ï Sept., 2014 Operations Research Transactions Vol.18 No.3 2ÂOCqFÝŽ{ 5Âñ Û 1 M ^1, Á éü Œ à¼êú3 5åe4z K, 3O {µee, J Ñ2ÂOCqFÝŽ{. 3 ½^ e, TŽ{äkÛ9 5Âñ5. êš L ²TŽ{kÐêŠLy. ' c O { 2ÂOCqFÝŽ{
Διαβάστε περισσότεραDEIM Forum 2 D3-6 819 39 744 66 8 E-mail: kawamoto@inf.kyushu-u.ac.jp, tawara@db.soc.i.kyoto-u.ac.jp, {asano,yoshikawa}@i.kyoto-u.ac.jp 1.,, Amazon.com The Internet Movie Database (IMDb) 1 Social spammers
Διαβάστε περισσότεραAPPENDICES APPENDIX A. STATISTICAL TABLES AND CHARTS 651 APPENDIX B. BIBLIOGRAPHY 677 APPENDIX C. ANSWERS TO SELECTED EXERCISES 679
APPENDICES APPENDIX A. STATISTICAL TABLES AND CHARTS 1 Table I Summary of Common Probability Distributions 2 Table II Cumulative Standard Normal Distribution Table III Percentage Points, 2 of the Chi-Squared
Διαβάστε περισσότεραΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ ΠΡΟΣΩΠΙΚΑ ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΣΠΟΥΔΕΣ
ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ ΠΡΟΣΩΠΙΚΑ ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΕΠΩΝΥΜΟ: ΡΟΜΠΟΛΗΣ ΟΝΟΜΑ: ΛΕΩΝΙΔΑΣ ΟΝΟΜΑ ΠΑΤΡΟΣ: ΣΑΒΒΑΣ ΧΡΟΝΟΛΟΓΙΑ ΓΕΝΝΗΣΗΣ: 16/1/1977 ΤΟΠΟΣ ΓΕΝΝΗΣΗΣ: ΑΘΗΝΑ ΔΙΕΥΘΥΝΣΗ ΚΑΤΟΙΚΙΑΣ: ΟΙΚΟΝΟΜΟΥ 29, 16122, ΑΘΗΝΑ ΔΙΕΥΘΥΝΣΗ
Διαβάστε περισσότεραEfficient Semiparametric Estimators via Preliminary Estimators for Kullback-Leibler Minimizers
IISA Talk, DeKalb, June 02 Efficient Semiparametric Estimators via Preliminary Estimators for Kullback-Leibler Minimizers Eric Slud, Math Dept, Univ of Maryland (Ongoing joint project with Ilia Vonta,
Διαβάστε περισσότεραMultilevel models for analyzing people s daily moving behaviour
Multilevel models for analyzing people s daily moving behaviour Matteo BOTTAI 1 Nicola SALVATI 2 Nicola ORSINI 3 13th European Colloquium on Theoretical and Quantitative Geography Lucca 5th - 9th September,
Διαβάστε περισσότεραYoshifumi Moriyama 1,a) Ichiro Iimura 2,b) Tomotsugu Ohno 1,c) Shigeru Nakayama 3,d)
1,a) 2,b) 1,c) 3,d) Quantum-Inspired Evolutionary Algorithm 0-1 Search Performance Analysis According to Interpretation Methods for Dealing with Permutation on Integer-Type Gene-Coding Method based on
Διαβάστε περισσότεραSupplementary Materials for Evolutionary Multiobjective Optimization Based Multimodal Optimization: Fitness Landscape Approximation and Peak Detection
IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION, VOL. XX, NO. X, XXXX XXXX Supplementary Materials for Evolutionary Multiobjective Optimization Based Multimodal Optimization: Fitness Landscape Approximation
Διαβάστε περισσότεραACTA MATHEMATICAE APPLICATAE SINICA Nov., ( µ ) ( (
35 Þ 6 Ð Å Vol. 35 No. 6 2012 11 ACTA MATHEMATICAE APPLICATAE SINICA Nov., 2012 È ÄÎ Ç ÓÑ ( µ 266590) (E-mail: jgzhu980@yahoo.com.cn) Ð ( Æ (Í ), µ 266555) (E-mail: bbhao981@yahoo.com.cn) Þ» ½ α- Ð Æ Ä
Διαβάστε περισσότεραGradient Descent for Optimization Problems With Sparse Solutions
Gradient Descent for Optimization Problems With Sparse Solutions The Harvard community has made this article openly available. Please share how this access benefits you. Your story matters Citation Chen,
Διαβάστε περισσότεραGap Safe Screening Rules for Sparse-Group Lasso
Gap Safe Screening Rules for Sparse-Group Lasso Eugene Ndiaye Olivier Fercoq, Alexandre Gramfort, Joseph Salmon LTCI, CNRS, Télécom ParisTech, Université Paris-Saclay, 75013, Paris, France Olivier Alexandre
Διαβάστε περισσότεραΣτοιχεία εισηγητή Ημερομηνία: 10/10/2017
Θέμα μεταπτυχιακής διατριβής: Λογισμικά μελέτης και σχεδίασης ρομποτικών συστημάτων - συγκρτική μελέτη και εφαρμογές. 1) Μελέτη των δημοφιλών λογισμικών σχεδίασης ρομποτικών συστημάτων VREP και ROS. 2)
Διαβάστε περισσότεραΕισαγωγή σε μεθόδους Monte Carlo Ενότητα 3: Δειγματοληπτικές μέθοδοι
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Εισαγωγή σε μεθόδους Monte Carlo Ενότητα 3: Δειγματοληπτικές μέθοδοι Βαγγέλης Χαρμανδάρης Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Transformation Methods:
Διαβάστε περισσότερα«ΑΝΑΠΣΤΞΖ ΓΠ ΚΑΗ ΥΩΡΗΚΖ ΑΝΑΛΤΖ ΜΔΣΔΩΡΟΛΟΓΗΚΩΝ ΓΔΓΟΜΔΝΩΝ ΣΟΝ ΔΛΛΑΓΗΚΟ ΥΩΡΟ»
ΓΔΩΠΟΝΗΚΟ ΠΑΝΔΠΗΣΖΜΗΟ ΑΘΖΝΩΝ ΣΜΗΜΑ ΑΞΙΟΠΟΙΗΗ ΦΤΙΚΩΝ ΠΟΡΩΝ & ΓΕΩΡΓΙΚΗ ΜΗΥΑΝΙΚΗ ΣΟΜΕΑ ΕΔΑΦΟΛΟΓΙΑ ΚΑΙ ΓΕΩΡΓΙΚΗ ΥΗΜΕΙΑ ΕΙΔΙΚΕΤΗ: ΕΦΑΡΜΟΓΕ ΣΗ ΓΕΩΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΣΟΤ ΦΤΙΚΟΤ ΠΟΡΟΤ «ΑΝΑΠΣΤΞΖ ΓΠ ΚΑΗ ΥΩΡΗΚΖ ΑΝΑΛΤΖ ΜΔΣΔΩΡΟΛΟΓΗΚΩΝ
Διαβάστε περισσότεραΕφαρμογή Υπολογιστικών Τεχνικών στην Γεωργία
Ελληνική ημοκρατία Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Ηπείρου Εφαρμογή Υπολογιστικών Τεχνικών στην Γεωργία Ενότητα 3 : Εφαρμογές της Τεχνητής Νοημοσύνης στη Γεωργία (2/3) Μελετίου Γεράσιμος 1 Ανοιχτά Ακαδημαϊκά
Διαβάστε περισσότεραHigh order interpolation function for surface contact problem
3 016 5 Journal of East China Normal University Natural Science No 3 May 016 : 1000-564101603-0009-1 1 1 1 00444; E- 00030 : Lagrange Lobatto Matlab : ; Lagrange; : O41 : A DOI: 103969/jissn1000-56410160300
Διαβάστε περισσότεραΠΡΟΤΕΙΝΟΜΕΝΑ ΘΕΜΑΤΑ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΩΝ ΕΡΓΑΣΙΩΝ ΓΙΑ ΤΟ ΕΑΡΙΝΟ ΕΞΑΜΗΝΟ Εισηγητής: Νίκος Πλόσκας Επίκουρος Καθηγητής ΤΜΠΤ
ΠΡΟΤΕΙΝΟΜΕΝΑ ΘΕΜΑΤΑ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΩΝ ΕΡΓΑΣΙΩΝ ΓΙΑ ΤΟ ΕΑΡΙΝΟ ΕΞΑΜΗΝΟ 2018-2019 Εισηγητής: Νίκος Πλόσκας (nploskas@uowm.gr), Επίκουρος Καθηγητής ΤΜΠΤ 1. Τεχνικές μηχανικής μάθησης για τον εντοπισμό προβλημάτων
Διαβάστε περισσότεραΠΑΡΑΡΤΗΜΑ 1 (4 ου ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ): ΠΑΡΑ ΕΙΓΜΑΤΑ ΕΛΕΓΧΩΝ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ, ΕΠΙΛΟΓΗΣ ΜΟΝΤΕΛΩΝ ΚΑΙ ΜΕΤΑΒΛΗΤΩΝ
ΠΑΡΑΡΤΗΜΑ 1 (4 ου ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ): ΠΑΡΑ ΕΙΓΜΑΤΑ ΕΛΕΓΧΩΝ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ, ΕΠΙΛΟΓΗΣ ΜΟΝΤΕΛΩΝ ΚΑΙ ΜΕΤΑΒΛΗΤΩΝ 1 ΠΑΡΑ ΕΙΓΜΑ WINBUGS 1: Ένας Απλός Έλεγχος Υπόθεσης (ESTRIOL DATASET) model estriol; { definition of likelihood
Διαβάστε περισσότεραSchedulability Analysis Algorithm for Timing Constraint Workflow Models
CIMS Vol.8No.72002pp.527-532 ( 100084) Petri Petri F270.7 A Schedulability Analysis Algorithm for Timing Constraint Workflow Models Li Huifang and Fan Yushun (Department of Automation, Tsinghua University,
Διαβάστε περισσότερα, Snowdon. . Frahm.
- :..... ( ). :., Snowdon.. Frohrib Jennige -.[ ]...[ ] Ghannadi-Asl Zahrai..,.[ ]... Frahm Frahm [ ] Den Hartog. mzahrai@ut.ac.ir, hashemif@conwag.com . - Den Hartog g(t)=0 ω f(t)=p 0 sinωt. ω y st =P
Διαβάστε περισσότερα