Mixture Models and Applications (eBook)
XII, 355 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-030-23876-6 (ISBN)
- Reports advances on classic problems in mixture modeling such as parameter estimation, model selection, and feature selection;
- Present theoretical and practical developments in mixture-based modeling and their importance in different applications;
- Discusses perspectives and challenging future works related to mixture modeling.
Erscheint lt. Verlag | 13.8.2019 |
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Reihe/Serie | Unsupervised and Semi-Supervised Learning |
Zusatzinfo | XII, 355 p. 120 illus., 88 illus. in color. |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik |
Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik | |
Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik | |
Schlagworte | Bayesian/variational learning • Deep mixture models • Finite Mixture Models • high-dimensional data • Infinite mixture models • Nonparametric Bayesian approaches • Outliers detection • Semi-Supervised Learning • Subspace mixture models • Unsupervised Learning |
ISBN-10 | 3-030-23876-8 / 3030238768 |
ISBN-13 | 978-3-030-23876-6 / 9783030238766 |
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Größe: 10,3 MB
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