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Communication Dans Un Congrès Année : 2018

Density Estimation with Imprecise Kernels: Application to Classification

Guillaume Dendievel
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1044653
Pierre Wachalski
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1044654

Résumé

In this paper, we explore the problem of estimating lower and upper densities from imprecisely defined families of parametric kernels. Such estimations allow to rely on a single bandwidth value, and we show that it provides good results on classification tasks when extending the naive Bayesian classifier
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Dates et versions

hal-02079843 , version 1 (26-03-2019)

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Citer

Guillaume Dendievel, Sébastien Destercke, Pierre Wachalski. Density Estimation with Imprecise Kernels: Application to Classification. 9th International Conference on Soft Methods in Probability and Statistics (SMPS 2018), Sep 2018, Compiegne, France. pp.59-67, ⟨10.1007/978-3-319-97547-4_9⟩. ⟨hal-02079843⟩
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