Bagging de estimadores de densidad.

En este trabajo adaptamos el algoritmo Bagging de L.Breiman (1996), bien conocido en aprendizaje supervisado, al contexto de la estimación de densidad donde combinamos varios estimadores clásicos (histogramas, polígonos de frecuencia y estimadores por núcleo). Mostraré los distintos avances obtenidos hasta ahora, tanto en la teoría como en las simulaciones y como ``baggear’’, en general, mejora las performance de los estimadores individuales. También compartiré distintas preguntas que nos estamos haciendo actualmente, en particular sobre la viabilidad de generar a partir de esta metodología una ``banda’’ de confianza para la densidad. Es un trabajo en conjunto con Jairo Cugliari (Université Lyon II, Francia).
  • Bagging de estimadores de densidad.
  • 2018-06-01T10:30:00-03:00
  • 2018-06-01T11:30:00-03:00
  • En este trabajo adaptamos el algoritmo Bagging de L.Breiman (1996), bien conocido en aprendizaje supervisado, al contexto de la estimación de densidad donde combinamos varios estimadores clásicos (histogramas, polígonos de frecuencia y estimadores por núcleo). Mostraré los distintos avances obtenidos hasta ahora, tanto en la teoría como en las simulaciones y como ``baggear’’, en general, mejora las performance de los estimadores individuales. También compartiré distintas preguntas que nos estamos haciendo actualmente, en particular sobre la viabilidad de generar a partir de esta metodología una ``banda’’ de confianza para la densidad. Es un trabajo en conjunto con Jairo Cugliari (Université Lyon II, Francia).
  • Cuándo 01/06/2018 de 10:30 a 11:30 (America/Montevideo / UTC-300)
  • Dónde Salón de Seminarios. Centro de Matemática
  • Nombre
  • Speaker Mathias Bourel
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