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unsupervised estimation
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在扩展限制下学习主题模型和潜在贝叶斯网络
本文提出了一个基于二阶可观测矩的无监督估计潜变量模型的方法,包括概率主题模型和潜线性贝叶斯网络等广泛的模型,且不需要对潜变量的分布做出任何假设,可以处理主题或潜因子之间的任意相关性,并且提出了一个可行的学习方法通过 L1 优化在数值实验中进
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12 years ago
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