The class of location-scale finite mixtures is of enduring interest both from applied and theoretical perspectives of probability and statistics. We prove the following results: to an arbitrary degree of accuracy, (a) location-scale mixtures of a continuous probability density function (PDF) can approximate any continuous PDF, uniformly, on a compact set; and (b) for any finite $p\ge1$, location-scale mixtures of an essentially bounded PDF can approximate any PDF in $\mathcal{L}_{p}$, in the $\mathcal{L}_{p}$ norm.


翻译:从应用和理论角度的概率和统计角度来看,定位尺度有限混合物的类别具有持久的兴趣。我们证明以下结果:(a) 任意程度的精确度,(a) 连续概率密度函数(PDF)的定位尺度混合物,可以统一地在一套紧凑材料上接近任何连续的 PDF ;以及(b) 对于任何限定的 $p\ge1$,基本上受约束的PDF 的定位尺度混合物,可以以$\mathcal{L ⁇ _p}$的规范,以$\mathcal{L ⁇ p}$接近任何 PDF 。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14日
【伯克利-Ke Li】学习优化,74页ppt,Learning to Optimize
专知会员服务
41+阅读 · 2020年7月23日
深度卷积神经网络中的降采样
极市平台
12+阅读 · 2019年5月24日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Soft-NMS – Improving Object Detection With One Line of Code
统计学习与视觉计算组
6+阅读 · 2018年3月30日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
时间序列算法ARIMA介绍
凡人机器学习
5+阅读 · 2017年6月2日
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月18日
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月17日
VIP会员
最新内容
《系统簇式多域作战规划范畴论框架》
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:54
高效视频扩散模型:进展与挑战
专知会员服务
0+阅读 · 今天13:34
乌克兰前线的五项创新
专知会员服务
6+阅读 · 今天6:14
 军事通信系统与设备的技术演进综述
专知会员服务
4+阅读 · 今天5:59
《北约标准:医疗评估手册》174页
专知会员服务
4+阅读 · 今天5:51
《提升生成模型的安全性与保障》博士论文
专知会员服务
4+阅读 · 今天5:47
美国当前高超音速导弹发展概述
专知会员服务
4+阅读 · 4月19日
无人机蜂群建模与仿真方法
专知会员服务
13+阅读 · 4月19日
相关资讯
深度卷积神经网络中的降采样
极市平台
12+阅读 · 2019年5月24日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Soft-NMS – Improving Object Detection With One Line of Code
统计学习与视觉计算组
6+阅读 · 2018年3月30日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
时间序列算法ARIMA介绍
凡人机器学习
5+阅读 · 2017年6月2日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员