zoukankan
html css js c++ java
非参贝叶斯(Bayesian Non-parameter)初步
0. motivations
如何确定 GMM 模型的
k
,既观察到的样本由多少个高斯分布生成。由此在数据属于高维空间中时,根本就无法 visualize,更加难以建立直观,从而很难确定
k
,高斯分布分量的个数。
查看全文
相关阅读:
ContextMenustrip 控件
Toolstrip 工具栏控件
Menustrip控件和ContextMenustrip控件
TabControl 选项卡控件
GroupBox 分组框控件
Pnel控件
【bzoj3427】Poi2013 Bytecomputer dp
【bzoj3174】[Tjoi2013]拯救小矮人 贪心+dp
【bzoj1334】[Baltic2008]Elect 背包dp
【bzoj1369】[Baltic2003]Gem 树形dp
原文地址:https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9422804.html
最新文章
#include <algorithm>
#include <vector>
#include <array>
04737_C++程序设计_第10章_面向对象设计实例
04737_C++程序设计_第9章_运算符重载及流类库
04737_C++程序设计_第8章_多态性和虚函数
python之抽象类&abc模块+虚拟子类®ister
python之面向对象(二)继承&多态&封装
python之进程---从小白到老鸟(一)
hive优化实战
热门文章
朴素贝叶斯原理和应用
特殊变量的处理(二)
Hive中遇到全角
特殊变量的处理(一)onehot&dummy
GBDT算法之流失预警模型
python函数(二)
Connection连接、关闭数据库
OpenFileDialog 打开文件对话框
PictureBox控件
StatusStrip控件
Copyright © 2011-2022 走看看