ฉันกำลังทำการประมาณค่าความหนาแน่นเคอร์เนลโดยมีการตั้งค่าคะแนนถ่วงน้ำหนัก (เช่น. แต่ละตัวอย่างมีน้ำหนักที่ไม่จำเป็นต้องใช้) ในมิติ N นอกจากนี้ตัวอย่างเหล่านี้อยู่ในพื้นที่เมตริก (เช่น. เราสามารถกำหนดระยะห่างระหว่างพวกเขา) แต่ไม่มีอะไรอื่น ตัวอย่างเช่นเราไม่สามารถหาค่าเฉลี่ยของคะแนนตัวอย่างหรือค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานหรือปรับขนาดตัวแปรหนึ่งเมื่อเทียบกับตัวแปรอื่น เคอร์เนลได้รับผลกระทบจากระยะทางนี้และน้ำหนักของตัวอย่างแต่ละตัว:
ในบริบทนี้ฉันกำลังพยายามที่จะหาการประเมินประสิทธิภาพสำหรับแบนด์วิดธ์เคอร์เนลอาจจะเป็นตำแหน่งที่แตกต่างกันและโดยเฉพาะอย่างยิ่งที่จะช่วยให้การฟื้นฟูที่ถูกต้องในการฝึกอบรมชุดxฉัน หากจำเป็นเราสามารถสันนิษฐานได้ว่าฟังก์ชั่นนั้นค่อนข้างราบรื่น
ฉันลองใช้ระยะทางกับเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดคนที่หนึ่งหรือสอง แต่ก็ให้ผลที่แย่มาก ฉันลองใช้การปรับให้เหมาะสมแบบไม่ใช้ครั้งเดียว แต่ฉันมีปัญหาในการหามาตรการที่ดีในการปรับให้เหมาะสมในบริบทนี้ใน Nd ดังนั้นจึงพบการประมาณการที่แย่มากโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับตัวอย่างการฝึกอบรมของตัวเอง ฉันไม่สามารถใช้การประเมินแบบโลภตามสมมติฐานปกติได้เนื่องจากฉันไม่สามารถคำนวณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานได้ ฉันพบการอ้างอิงโดยใช้เมทริกซ์ความแปรปรวนร่วมเพื่อรับเมล็ด anisotropic แต่อีกครั้งมันจะไม่อยู่ในพื้นที่นี้ ...
มีคนมีความคิดหรือข้อมูลอ้างอิงบ้าง