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2013-05-23 12:21
求翻译：In this work, we used a mixture model to take into account block clustering algorithms. Setting the problem of parameters estimation under the ML approach, the direct application of EM to maximize the likelihood is not possible. By using a variational approximation, we have proposed an algorithm to estimate the paramet是什么意思？ 待解决
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In this work, we used a mixture model to take into account block clustering algorithms. Setting the problem of parameters estimation under the ML approach, the direct application of EM to maximize the likelihood is not possible. By using a variational approximation, we have proposed an algorithm to estimate the paramet
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
在这项工作中，我们使用了混合模型要考虑到块的聚类算法。下毫升的方法设置参数估计的问题，直接应用EM的最大化的可能性是不可能的。使用变分近似，我们已经提出了一个算法来估计块混合模型的参数。这可以被看作是企图使EM更听话逼近。提出的算法是一个迭代算法的步骤进行中间混合模型的EM应用。它给出了令人鼓舞的结果，说明了模拟二进制数据。请注意，这种方法可以扩展到其他类型的数据，如连续的数据，例如通过使用高斯密度。
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2013-05-23 12:23:18
在这项工作中,我们采用的是一种混合模型考虑到块群集算法。 设置参数的问题,估计的ml方式下,直接适用em的可能性最大化是不可能的。 通过使用一个烧后线变化近似值,我们提出了一个算法的参数估计的块的混合模型。 这种估算可以被看作是一个试图使em比较容易处理。
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2013-05-23 12:24:58
在这工作，我们使用一个混合物模型考虑到块使成群的算法。 设置参量估计的问题在机器语言方法之下， EM的直接应用最大化可能不是可能的。 通过使用变化略计，我们提出算法估计块混合物模型的参量。 这略计能看作为企图使EM更加温顺。 提出的算法是步由EM应用在中间混合物模型执行的一种重申算法。 它在说明被模仿的二进制数据给令人鼓舞结果。 注意这种方法可能延伸到数据的其他类型，例如连续的数据通过使用例如高斯密度。
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2013-05-23 12:26:38
在这项工作，我们可以使用混合模型来带进聚类算法的帐户块。设置参数估计毫升方法下的问题，如何直接应用 EM 最大限度的可能性是不可能。通过使用一个变分近似，我们建议估计的块混合模型参数的一种算法。此逼近可以被视为企图使 EM 更温顺。其步骤中间混合模型的 EM 应用程序所进行的迭代算法的拟议的算法。它使模拟二进制数据来说明令人鼓舞的成果。请注意，这种做法可能会扩展到其他类型的数据例如，连续的数据，例如使用高斯密度。
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2013-05-23 12:28:18
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