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何学锋

作品数：3 被引量：0H指数：0
供职机构：北京大学数学科学学院信息科学系更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇会议论文
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 1篇理学

主题

  • 3篇混合模型
  • 3篇高斯
  • 3篇高斯混合
  • 3篇高斯混合模型
  • 2篇学习算法
  • 2篇EM算法
  • 2篇参数学习算法
  • 1篇动点
  • 1篇数据处理
  • 1篇不动点
  • 1篇不动点算法

机构

  • 3篇北京大学

作者

  • 3篇何学锋
  • 2篇马尽文

传媒

  • 1篇第十四届全国...

年份

  • 2篇2009
  • 1篇2007
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
高斯混合模型的数据尺度可压缩的参数学习和自动模型选择算法
在数据分析和自动化处理中，高斯混合模型是一种非常有效的概率模型和分析工具。在实际应用中，我们所遇到的许多数据都可以看作来自于多个高斯分布的线性混合体，即高斯混合模型。在高斯混合分布的建模方面，人们已经提出了多种行之有效的...
何学锋
关键词：高斯混合模型不动点算法EM算法
高斯混合模型的数据尺度可压缩参数学习算法
在数据处理中,高斯混合模型是一种非常有效的概率模型并对此已经建立了一些有效的参数学习算法,如EM算法。但随着数据的不断积累,出现了大尺度数据源。如果直接使用这些大尺度的数据,传统的参数学习算法会耗费掉大量的时间,并占用巨...
马尽文何学锋
关键词：高斯混合模型EM算法
文献传递
高斯混合模型的数据尺度可压缩参数学习算法
在数据处理中，高斯混合模型是一种非常有效的概率模型并对此已经建立了一些有效的参数学习算法，如EM算法。但随着数据的不断积累，出现了大尺度数据源。如果直接使用这些大尺度的数据，传统的参数学习算法会耗费掉大量的时间，并占用巨...
马尽文何学锋
关键词：高斯混合模型数据处理
文献传递
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