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Mercer Kernel图模型学习
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作者 姜凯雯 张芬 董洁 《天津理工大学学报》 2010年第2期74-76,共3页
文中提出一类学习图模型结构的算法,该算法是基于一种称为kernel generalized variance (KGV)的度量方法.此度量方法允许我们在由Mercer核产生的特征空间中处理高斯变量.进而我们能学习包含任意类型的离散和连续变量的图.文中还研究了... 文中提出一类学习图模型结构的算法,该算法是基于一种称为kernel generalized variance (KGV)的度量方法.此度量方法允许我们在由Mercer核产生的特征空间中处理高斯变量.进而我们能学习包含任意类型的离散和连续变量的图.文中还研究了该方法的计算性能,给出如何在线性时间内完成相关统计的计算.并用离散和连续变量进行测试. 展开更多
关键词 mercel核 图模型 核学习 KGV
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