Frobenius norm regularization for the multivariate von Misses distribution

Rodríguez Luján, Luis; Larrañaga Múgica, Pedro María y Bielza Lozoya, María Concepción (2016). Frobenius norm regularization for the multivariate von Misses distribution. "International Journal of Intelligent Systems", v. 32 (n. 2); pp. 153-176. ISSN 0884-8173. https://doi.org/10.1002/int.21834.

Descripción

Título: Frobenius norm regularization for the multivariate von Misses distribution
Autor/es:
  • Rodríguez Luján, Luis
  • Larrañaga Múgica, Pedro María
  • Bielza Lozoya, María Concepción
Tipo de Documento: Artículo
Título de Revista/Publicación: International Journal of Intelligent Systems
Fecha: 2016
Volumen: 32
Materias:
Escuela: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Departamento: Inteligencia Artificial
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Penalizing the model complexity is necessary to avoid overfittingwhen the number of data samples is low with respect to the number of model parameters. In this paper, we introduce a penalization term that places an independent prior distribution for each parameter of the multivariate von Mises distribution.We also propose a circular distance that can be used to estimate the Kullback–Leibler divergence between any two circular distributions as goodness-of-fit measure. We compare the resulting regularized von Mises models on synthetic data and real neuroanatomical data to show that the distribution fitted using the penalized estimator generally achieves better results than nonpenalized multivariate von Mises estimator.

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ID de Registro: 46294
Identificador DC: http://oa.upm.es/46294/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:46294
Identificador DOI: 10.1002/int.21834
URL Oficial: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/int.21834/abstract
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 06 Nov 2017 08:42
Ultima Modificación: 06 Nov 2017 08:42
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