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统计学 > 机器学习

arXiv:1507.00543 (stat)
[提交于 2015年7月2日 ]

标题: 经典方法与贝叶斯方法在线性系统辨识中的对比:点估计器与置信集

标题: Classical vs. Bayesian methods for linear system identification: point estimators and confidence sets

Authors:D. Romeres, G. Prando, G. Pillonetto, A. Chiuso
摘要: 本文比较了经典参数方法与最近开发的系统辨识贝叶斯方法。 考虑了全贝叶斯解以及基于经验贝叶斯范式的标准近似之一。报告了关于冲激响应点估计以及置信区域的结果。
摘要: This paper compares classical parametric methods with recently developed Bayesian methods for system identification. A Full Bayes solution is considered together with one of the standard approximations based on the Empirical Bayes paradigm. Results regarding point estimators for the impulse response as well as for confidence regions are reported.
评论: 页数=8,图表数=4
主题: 机器学习 (stat.ML)
引用方式: arXiv:1507.00543 [stat.ML]
  (或者 arXiv:1507.00543v1 [stat.ML] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1507.00543
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Diego Romeres [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2015 年 7 月 2 日 12:28:41 UTC (1,830 KB)
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