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实体 Sieve Maximum Likelihood

Sieve Maximum Likelihood

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  1. RESEARCH · CL_05018 ·

    新方法以更高精度估计各向同性协方差函数

    研究人员开发了一种新的非参数模型，使用 Bernstein 多项式来逼近无限维空间中的各向同性协方差函数。这种称为筛最大似然 (sML) 估计的方法，提供了一种计算上有效估计这些函数的方式。数值比较表明，sML 估计器在减少偏差和实现较低误差范数方面优于现有的参数和非参数方法，并在降水数据上展示了实际应用。