We introduce the mixture of Gaussia

We introduce the mixture of Gaussian processes (MGP) model which is
useful for applications in which the optimal bandwidth of a map is input
dependent. The MGP is derived from the mixture of experts model and
can also be used for modeling general conditional probability densities.
We discuss how Gaussian processes -in particular in form of Gaussian
process classification, the support vector machine and the MGP modelcan
be used for quantifying the dependencies in graphical models.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราแนะนำส่วนผสมของรูปแบบกระบวนการ Gaussian (MGP) ซึ่งเป็นมีประโยชน์สำหรับโปรแกรมประยุกต์ที่ใส่แบนด์วิดท์สูงสุดของแผนที่ขึ้นอยู่กับการ MGP ที่มาจากส่วนผสมของรูปแบบผู้เชี่ยวชาญ และยังสามารถใช้สำหรับการสร้างโมเดลความหนาแน่นของความน่าเป็นมีเงื่อนไขทั่วไปเราหารือ Gaussian ประมวลผลอย่างไร - โดยเฉพาะอย่างยิ่งในรูปแบบของ Gaussianการจัดประเภทกระบวนการ เครื่องสนับสนุนเวกเตอร์ และ MGP modelcanใช้สำหรับอ้างอิงในรูปแบบกราฟิก quantifying

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราแนะนำส่วนผสมของกระบวนการ Gaussian (MGP) รูปแบบซึ่งเป็นประโยชน์สำหรับการใช้งานที่ดีที่สุดของแบนด์วิดธ์แผนที่ใส่ขึ้น MGP มาจากส่วนผสมของรูปแบบผู้เชี่ยวชาญและนอกจากนี้ยังสามารถนำมาใช้สำหรับการสร้างแบบจำลองความหนาแน่นน่าจะเป็นเงื่อนไขทั่วไป. เราหารือถึงวิธีการเสียนกระบวนการ -IN โดยเฉพาะอย่างยิ่งในรูปแบบของเสียนการจำแนกกระบวนการเครื่องเวกเตอร์การสนับสนุนและMGP modelcan จะใช้สำหรับการเชิงปริมาณ การอ้างอิงในรูปแบบกราฟิก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราแนะนำส่วนผสมของอีหลุกขลุกขลุ่ย ( mgp ) รุ่นที่
ประโยชน์สําหรับการใช้งานที่เหมาะสมของแบนด์วิดธ์แผนที่ใส่
ขึ้นอยู่กับ โดย mgp ได้มาจากส่วนผสมของรูปแบบผู้เชี่ยวชาญและ
ยังสามารถใช้สำหรับการสร้างแบบจำลองความหนาแน่นความน่าจะเป็นเงื่อนไขทั่วไป .
เราหารือถึงวิธีการเสียนกระบวนการโดยเฉพาะในรูปแบบของการจัดกระบวนการเสียน
,สนับสนุนเวกเตอร์เครื่องจักรและ mgp modelcan
ใช้ปริมาณการอ้างอิงในรูปแบบกราฟิก