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Nonparametric Kernel Density Estimation and Its Computational Aspects

Idioma InglésInglés
Libro Tapa blanda
Libro Nonparametric Kernel Density Estimation and Its Computational Aspects Artur Gramacki
Código Libristo: 21136319
Editores Springer International Publishing AG, junio 2019
This book describes computational problems related to kernel density estimation (KDE) - one of the m... Descripción completa
? points 386 b
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This book describes computational problems related to kernel density estimation (KDE) - one of the most important and widely used data smoothing techniques. A very detailed description of novel FFT-based algorithms for both KDE computations and bandwidth selection are presented. The theory of KDE appears to have matured and is now well developed and understood. However, there is not much progress observed in terms of performance improvements. This book is an attempt to remedy this. The book primarily addresses researchers and advanced graduate or postgraduate students who are interested in KDE and its computational aspects. The book contains both some background and much more sophisticated material, hence also more experienced researchers in the KDE area may find it interesting. The presented material is richly illustrated with many numerical examples using both artificial and real datasets. Also, a number of practical applications related to KDE are presented.

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Sobre el libro

Nombre y apellidos Nonparametric Kernel Density Estimation and Its Computational Aspects
Autor Artur Gramacki
Idioma Inglés
Encuadernación Libro - Tapa blanda
Fecha de publicación 2019
Número de páginas 176
EAN 9783319890944
Código Libristo 21136319
Editores Springer International Publishing AG
Peso 326
Dimensiones 155 x 235 x 12

Categorías

Computación e informática > Ciencias de la computación > Inteligencia artificial
Computación e informática > Bases de datos
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