Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Artículos en revistas:
Sparse regularized local regression
Año:2013
Áreas de investigación
  • Inteligencia artificial
Datos
Descripción
The intention is to provide a Bayesian formulation of regularized local linear regression, combined with techniques for optimal bandwidth selection. This approach arises from the idea that only those covariates that are found to be relevant for the regression function should be considered by the kernel function used to define the neighborhood of the point of interest. However, the regression function itself depends on the kernel function. A maximum posterior joint estimation of the regression parameters is given. Also, an alternative algorithm based on sampling techniques is developed for finding both the regression parameter distribution and the predictive distribution.
Internacional
Si
JCR del ISI
Si
Título de la revista
Computational Statistics and Data Analysis
ISSN
0167-9473
Factor de impacto JCR
1,304
Información de impacto
Volumen
62
DOI
Número de revista
Desde la página
122
Hasta la página
135
Mes
SIN MES
Ranking
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: D. Vidaurre
  • Autor: Maria Concepcion Bielza Lozoya (UPM)
  • Autor: P. Larrañaga
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Departamento: Inteligencia Artificial
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