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多任务学习理论与方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2013
作者:  杨沛沛
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多任务学习  公共子空间  图拉普拉斯正则化  度量学习  几何保持性  Multi-task Learning  Common Subspace  Graph Laplacian Regularization  Metric Learning  Geometry Preserving Property  
基于高斯混合模型的高维数据概率密度估计 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011
作者:  刘晓华
Adobe PDF(1732Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：633/0  |  提交时间：2015/09/02
概率密度估计  高斯混合模型  Em算法  共享子空间混合密度模型  鉴别学习  最小分类错误准则  梯度下降  模型选择  启发式交叉验证  Probability Density Estimation  Gaussian Mixture Model  Em Algoithm  Pooled Subspace Mixture Density Model  Discriminative Learning  Minimum Classification Error Criterion  Gradient Descent  Model Selection  Heuristic Cross-validation