img114

114

8. Metody probabilistyczne

gdzie stałe p i u spełniają warunki:
[p > 0] A [0 < v < i], n	(127)
zaś jako przykłady funkcji jądra G(p) można zaproponować:
r<n\ - / >' «^dy Ifil ^ ■ gdy \|p\|>l,	(128)
gdzie r) jest dowolną stałą, albo
G(p) = (2ir)^-"^/2 exp (~\|p\|²)	(129)
lub G(p) = 2^_n exp f - \|p „ \| j ,	(130)
albo G(p) = n(i + ip,ir^s.	(131)

»=i

Przedstawimy algorytm omówionej metody, zakładając, że jądro oszacowania zadane jest funkcją

kernel(obj, sampl[k], seq[k]) - jądro oszacowania (123).

Dla skrócenia zapisu przyjmiemy dodatkowo, że określone są tablice:

seqn[l.. num] - zawiera przeskalowane współczynniki ciągu uzbieżnia-jącego l/(r?k)ⁿ,

numi[l.. numclass] - liczebność podzbiorów klas w ciągu uczącym N\

den[l.. numclass] - wartości gęstości prawdopodobieństwa p(xji) w punkcie z.

begin

den := 0 ; {wyzerowanie całej tablicy} for k := 1 to num do begin

i := sampl [k][dim+ 1];