Asymptotically Optimal Approximation in Fractional Sobolev Spaces and the Numerical Solution of Differential Equations.
Consideramos una clase de problemas de optimización que surgen en estimaciones de la densidad de datos en dimensión elevada a partir de proyecciones en subespacios de dimensión más baja. Los criterios que se usan para la selección óptima del modelo son máxima entropía y máxima verosimilitud. En cada caso nuestro planteamiento requiere estimadores de la densidad univariados y a este respecto exploramos el uso de modelos mezcla de densidades gaussianas y de estimadores de Parzen para los datos proyectados....
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