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關注：1
2013-05-23 12:21
求翻譯：Some of the most popular heuristic clustering methods can be viewed as approximate estimations of probability models. For instance, the inertia criterion optimized by the k -means algorithm corresponds to the hypothesis of a population arising from a Gaussian mixture. Then, from the expression (1), the question which n是什么意思？ 待解決
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Some of the most popular heuristic clustering methods can be viewed as approximate estimations of probability models. For instance, the inertia criterion optimized by the k -means algorithm corresponds to the hypothesis of a population arising from a Gaussian mixture. Then, from the expression (1), the question which n
問題補充： |
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2013-05-23 12:21:38
一些最流行的啟發式聚類方法可以看作近似估計的概率模型。例如，由k-means算法進行了優化的慣性標準對應的人口從高斯混合而產生的假說。然后，從式（1），這自然會產生的問題是什么概率模型，這個標準被關聯到？這個問題的答案，一方面將使我們把這個標準，另一方面提出其他標準的照明。這是在本文，我們將集中的問題之一。但在此之前解決我們的建模問題，我們?rst應提供的混合模型的簡要說明，我們將看到如何考慮它通過一個新的提法。
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2013-05-23 12:23:18
最受歡迎的一些啟發式群集方法可以看作是近似估計的概率模型。 例如,標準的慣性進行了優化,這是通過k-意味著算法對應于一個人口的假設而產生的高斯混合。
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2013-05-23 12:24:58
某些最普遍的啟發式使成群的方法可以被觀看作為可能性模型的近似估計。 例如， k優選的慣性標準-手段算法對應于出現從一個高斯混合物的人口的假說。 然后，從表示(1)，自然地出現的問題是對什么機率模型裝這個標準于罐中聯系？ 對這個問題的另一方面一方面答復在這個標準將允許我們帶來照明設備和提出其他標準。 這是我們在本文將聚焦的其中一個問題。 但在應付我們塑造的問題之前，我們?rst提供混合物模型的一個簡要說明，并且我們將看見如何通過一種新的公式化考慮它。
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2013-05-23 12:26:38
最受歡迎的啟發式聚類方法的一些可以被看作概率模型的近似估計。例如，由 k 優化的慣性標準-意味著算法對應于人口所產生的混合高斯的假說。然后，從表達式 (1)，自然會出現的問題是什么概率模型對這一標準可與相關聯？這個問題的答案將允許我們一方面要帶照明，關于這項準則和另一只手，提出其它準則。這是我們將集中在本白皮書中提出的問題之一。但在處理我們的建模問題之前, 我們 ?rst 須提供混合模型的簡要說明，我們將會看到如何考慮它通過一個新的提法。
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2013-05-23 12:28:18
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