gaussian mixture | BriefGPT

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学习两个高斯混合的紧密界限
本文介绍了一种基于矩估计的计算方法，并应用新颖且简单的降维技术将上界推广到任意维数 $d>1$，同时发现了一些样本复杂度较小的特殊情况，同时我们的结果也适用于在总变异距离上学习混合物的每个组件，其中我们的算法显著提高了样本复杂度。
PDF10 years ago
NIPS基于矩的 $k$-means 及其衍生算法均匀偏差界
通过能够均匀控制偏差的机制，解决了拟合具有有界矩的分布的 k-means 成本与样本成本之间的差异，并考虑了一种软聚类变体的 k-means 成本，即受到所有协方差矩阵具有有界谱约束的高斯混合对数似然的约束，并为具有一定聚类结构的 k-me
PDF11 years ago
带有缺失数据的高斯混合模型的高效 EM 训练
通过使用生成模型（高斯混合模型）计算观察变量给定缺失变量的条件期望值来解决数据矩阵中缺少条目的问题，并利用基于生成模型的算法来填充缺失值，以提高分类学习算法的性能。
PDF12 years ago
学习分离非球形高斯混合物
本文提出了一种可以在多项式时间内确定高斯混合分布的组成部分的算法，其核心是 “距离集中” 结果，使用等周不等式，它们建立了根据混合分布生成的两个点之间的距离的概率分布的界限，同时还形式化了将高斯混合拟合到非结构化数据的最大似然问题。
PDF19 years ago