Mixed LICORS：一种用于预测状态重构的非参数算法
统计方法学
2015-07-27 v2 机器学习
摘要
我们介绍了'mixed LICORS'，这是一种从时空数据中学习非线性高维动力学的算法，适用于预测和模拟。Mixed LICORS 将最近的 LICORS 算法 (Goerg and Shalizi, 2012) 从预测分布的硬聚类扩展为非参数的、类似 EM 算法的软聚类。这种方法保留了 LICORS 的渐近预测最优性，但正如我们在模拟中所示，它在数据有限的情况下极大地改善了样本外预测。该新方法已在公开可用的 R 包"LICORS"中实现 (http://cran.r-project.org/web/packages/LICORS/)。
引用
@article{arxiv.1211.3760,
title = {Mixed LICORS: A Nonparametric Algorithm for Predictive State Reconstruction},
author = {Georg M. Goerg and Cosma Rohilla Shalizi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1211.3760},
year = {2015}
}
备注
11 pages; AISTATS 2013