• norsk
    • English
  • norsk 
    • norsk
    • English
  • Logg inn
Vis innførsel 
  •   Hjem
  • NR vitenarkiv
  • Publikasjoner fra Cristin
  • Vis innførsel
  •   Hjem
  • NR vitenarkiv
  • Publikasjoner fra Cristin
  • Vis innførsel
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Pairwise local Fisher and naive Bayes: Improving two standard discriminants

Otneim, Håkon; Jullum, Martin; Tjøstheim, Dag Bjarne
Journal article, Peer reviewed
Accepted version
Thumbnail
Åpne
Full_Text_Discrimination.pdf (1.218Mb)
Permanent lenke
https://hdl.handle.net/11250/2737070
Utgivelsesdato
2020
Metadata
Vis full innførsel
Samlinger
  • Publikasjoner fra Cristin [143]
  • Vitenskapelige tidsskriftartikler og konferanseartikler med fagfellevurdering (NVI-kategori) [107]
Originalversjon
Journal of Econometrics. 2020, 216 (1), 284-304.   10.1016/j.jeconom.2020.01.019
Sammendrag
The Fisher discriminant is probably the best known likelihood discriminant for continuous data. Another benchmark discriminant is the naive Bayes, which is based on marginals only. In this paper we extend both discriminants by modeling dependence between pairs of variables. In the continuous case this is done by local Gaussian versions of the Fisher discriminant. In the discrete case the naive Bayes is extended by taking geometric averages of pairwise joint probabilities. We also indicate how the two approaches can be combined for mixed continuous and discrete data. The new discriminants show promising results in a number of simulation experiments and real data illustrations.
Tidsskrift
Journal of Econometrics

Kontakt oss | Gi tilbakemelding

Personvernerklæring
DSpace software copyright © 2002-2019  DuraSpace

Levert av  Unit
 

 

Bla i

Hele arkivetDelarkiv og samlingerUtgivelsesdatoForfattereTitlerEmneordDokumenttyperTidsskrifterDenne samlingenUtgivelsesdatoForfattereTitlerEmneordDokumenttyperTidsskrifter

Min side

Logg inn

Statistikk

Besøksstatistikk

Kontakt oss | Gi tilbakemelding

Personvernerklæring
DSpace software copyright © 2002-2019  DuraSpace

Levert av  Unit