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mixtures of gaussians
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线性回归混合物的鲁棒学习
本文考虑鲁棒学习多条线性回归的组合,通过简单的阈值设置把线性回归和高斯混合模型连接起来,得到了一个拥有更好鲁棒性的次多项式时间算法。
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a year ago
高斯混合模型的强健可学习性
本文介绍了学习高斯混合分布和算法鲁棒性统计的自然融合,提出了第一个可靠的算法,用于学习任意数量的高斯混合物,且仅需要混合权重(有界分数性)和成分之间的总变差距离与零保持一定距离的温和假设条件。算法的核心是一种新的方法,通过对某些生成函数应用
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4 years ago
EM 算法在两个高斯混合模型中的十步成功
利用无限多样本的总体版本,我们为具有已知协方差矩阵的两个高斯混合物提供了全局收敛保证,并为收敛速率提供了简单的封闭型表达式。
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8 years ago
随机投影实验
该研究阐述了随机投影的应用,作为降维技术来学习高斯混合模型,并通过实现合成和真实数据的广泛实验来说明此方法的可行性。
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11 years ago
基于统计模型的主动学习
本文回顾了如何使用最优数据选择技术来优化一些类型的机器学习算法,包括前馈神经网络、高斯混合模型和局部加权回归,并探讨了此方法如何降低训练数据量,提高模型性能。
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28 years ago
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