Estimating parameters and the mixture component number of a GMM in the presence of unoserved data

The Gaussian Mixture Model (GMM) is one of powerful approaches to model data that is heterogeneous and stems from multiple populations. However, in some certain situations, a part of dataset is unobservable owing to censoring problem. This problem refers to the fact that the value of a measurement or observation is only partially known. |

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.