Proposed Overlapping Clustering Mod

Proposed Overlapping Clustering Model
The overlapping clustering model that we present here is a generalization
of the SBK model described in Section 2. The SBK model
minimizes the squared loss between X and MA, and their proposed
algorithms is not applicable for estimating the optimal M and A
corresponding to other loss functions. In MOC, we generalize the
SBK model to work with a broad class of probability distributions,
instead of just Gaussians, and propose an alternate minimization
algorithm for the general model.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นำเสนอซ้อนทับกันรูปแบบคลัสเตอร์ทับซ้อนกันระบบคลัสเตอร์แบบที่เรานำเสนอจะเป็น generalizationของแบบจำลอง SBK ที่อธิบายไว้ในส่วนที่ 2 แบบ SBKช่วยลดการสูญเสียกำลังสองระหว่าง X และ MA และการนำเสนออัลกอริทึมนี้ไม่สามารถใช้ประเมิน M และ A ดีที่สุดที่สอดคล้องกับขาดทุน ในกระทรวงพาณิชย์ เราทั่วไปSBK จำลองการทำงานกับเรียนอย่างกว้าง ๆ ของการกระจายความน่าเป็นแทนที่จะเพียง Gaussians และเสนอการลดภาระสำรองอัลกอริทึมสำหรับรูปแบบทั่วไป

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เสนอการจัดกลุ่มรุ่นที่ทับซ้อนกันรูปแบบการจัดกลุ่มที่ทับซ้อนกันที่เรานำเสนอที่นี่เป็นลักษณะทั่วไปของรูปแบบSBK อธิบายไว้ในมาตรา 2 รุ่น SBK ช่วยลดการสูญเสียกำลังสองระหว่าง X และแมสซาชูเซตและเสนอขั้นตอนวิธีการไม่ได้บังคับสำหรับการประเมินเอ็มและดีที่สุดที่สอดคล้องกับฟังก์ชั่นการสูญเสียอื่น ๆ ในกระทรวงพาณิชย์เรากล่าวสรุปรูปแบบ SBK ที่จะทำงานกับระดับในวงกว้างของการแจกแจงความน่า, แทนเพียง Gaussians และเสนอทางเลือกการลดขั้นตอนวิธีสำหรับรูปแบบทั่วไป

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ได้เสนอโมเดลการจัดกลุ่ม
ซ้อน ซ้อนโมเดลการจัดกลุ่มที่เรานำเสนอที่นี่เป็น generalization
ของ SBK โมเดลที่อธิบายไว้ในส่วนที่ 2 รุ่น SBK
ลดสถิติการสูญเสียระหว่าง X และมาและพวกเขาเสนอ
ขั้นตอนวิธีนี้ไม่สามารถใช้ได้สำหรับการประเมินที่เหมาะสมและสอดคล้องกับ M
การสูญเสียฟังก์ชันอื่น ๆ ในมอค เราอนุมาน
รูปแบบงาน SBK กับคลาสที่กว้างของการแจกแจงความน่าจะเป็น
แทนเพียง gaussians และเสนอขั้นตอนวิธีการ
สำรองสำหรับรุ่นทั่วไป .