Una extensión del algoritmo MIMIC mediante Cópulas
Una nueva manera de modelar dependencias probabilísticas en el algoritmo de Maximización de Información Mutua mediante Clústeres de Entrada (MIMIC) es presentada. Mediante cópulas es posible separar la estructura de dependencia de las distribuciones marginales en una distribución conjunta. El uso de...
Saved in:
Published in | Nova scientia Vol. 2; no. 3; p. 1 |
---|---|
Main Authors | , , |
Format | Journal Article |
Language | English |
Published |
Universidad De La Salle Bajío
04.11.2014
|
Subjects | |
Online Access | Get full text |
Cover
Loading…
Summary: | Una nueva manera de modelar dependencias probabilísticas en el algoritmo de Maximización de Información Mutua mediante Clústeres de Entrada (MIMIC) es presentada. Mediante cópulas es posible separar la estructura de dependencia de las distribuciones marginales en una distribución conjunta. El uso de cópulas como un mecanismo para modelar distribuciones y su aplicación a MIMIC es ilustrado en la función de prueba Rosenbrock. |
---|---|
ISSN: | 2007-0705 2007-0705 |
DOI: | 10.21640/ns.v2i3.218 |