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Computationally Efficient Nonparametric Testing
상세 프로파일
| 자료유형 | E-Book |
|---|---|
| 개인저자 | Liu, Meimei. |
| 단체저자명 | Purdue University. Statistics. |
| 서명/저자사항 | Computationally Efficient Nonparametric Testing. |
| 발행사항 | [S.l.] : Purdue University., 2018 |
| 발행사항 | Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2018 |
| 형태사항 | 107 p. |
| 소장본 주기 | School code: 0183. |
| ISBN | 9780438328297 |
| 일반주기 |
Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 80-01(E), Section: B.
Advisers: Guang Cheng |
| 요약 | A common challenge in nonparametric inference is its high computational complexity when data volume is large. In this thesis, I will introduce novel computationally efficient nonparametric testing methods. Firstly, we develop a computationally e |
| 요약 | Secondly, we study nonparametric testing under algorithmic regularization. Early stopping of iterative algorithms is an algorithmic regularization method to avoid over-fitting in estimation and classification. In this paper, we show that early s |
| 일반주제명 | Statistics. |
| 언어 | 영어 |
| 기본자료 저록 | Dissertation Abstracts International80-01B(E). Dissertation Abstract International |
| 대출바로가기 | http://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T14998781 |
소장정보
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인쇄
| No. | 등록번호 | 청구기호 | 소장처 | 도서상태 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 | 매체정보 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | WE00028156 | 310 | 가야대학교/전자책서버(컴퓨터서버)/ | 대출가능 |
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