机译:高斯混合可能性问题的EM,SEM和MCMC性能的经验比较
Department of Quantitative Methods, Instituto Superior de Ciencias do Trabalho e da Empresa -ISCTE, Av. das Forcas Armadas, Lisboa 1649-026, Portugal;
gaussian mixture models; EM algorithm; SEM algorithm; MCMC; label switching; loss functions; conjugate prior; hierarchical prior;
机译:基于集合经验模态分解和高斯混合模型的轴承性能退化评估
机译:基于经验似然和高斯拟似然的广义估计方程中的变量选择
机译:通过经验似然和高斯伪可能性的广义估计方程中的变量选择
机译:背景人群样本量对基于似然比的法医文本比较系统性能的影响:基于高斯混合模型的蒙特卡罗模拟
机译:用于多元高斯混合的RJMCMC算法及其在线性混合效应模型中的应用。
机译:经验贝叶斯分层模型用于正则化矩阵高斯Procrustes问题中的最大似然估计
机译:有问题的高斯混合可能性的mCmC性能