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  1. Fergus-Perona

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  2. We present a method to learn and recognize object class models from unlabeled and unsegmented cluttered scenes in a scale invariant manner. Objects are modeled as flexible constellations of parts. A probabilistic representation is used for al
  3. 所属分类:software engineering

    • 发布日期:2017-05-13
    • 文件大小:3.25mb
    • 提供者:Daria
  1. Clustering with Gaussian Mixtures

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  2. This documents explains in details with examples of the use Expectation Maximisation algorithm for maximum likelihood estimation in Gaussian mixtures.
  3. 所属分类:文件格式

    • 发布日期:2013-03-06
    • 文件大小:421.53kb
    • 提供者:mbilal6
  1. Geometry-of-the-EM-

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  2. 本文为对最大期望算法的一个介绍,从解析几何角度分析了算法的特性和几何意义,对从事机器学习的人有较大参考价值。-An excellent introduction for Expectation Maximum algorithm. In this paper, a geometric view of the EM algorithm is given, which might be
  3. 所属分类:Development Research

    • 发布日期:2017-03-29
    • 文件大小:307.49kb
    • 提供者:成方
  1. hs_err_pid5236

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  2. aply maximum likelihood expectation maximization
  3. 所属分类:文章/文档

    • 发布日期:2018-01-07
    • 文件大小:5kb
    • 提供者:alialgerian
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