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估计两个产品分布的混合

作者:

约夫弗伦德,

伊沙伊曼苏尔作者信息和声明

COLT’99：第十二届计算学习理论年会论文集

页53-62

https://doi.org/10.1145/307400.307412

出版:1999年7月6日出版历史

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工具书类

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米夏尔·卡恩斯（Michaal Kearns）、伊什·曼苏尔（Yish%v Mansour）、达娜·罗恩（Dana Ron）、罗尼特·鲁宾菲尔德（Ronitt Rubinfeld）、罗伯特·夏皮雷（Robert E.Schapire）和琳达·塞利（Linda Sellie。关于离散分布的可学习性。1994年第二十六届亚洲构型管理研讨会论文集。

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谷歌学者

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维玛A莫哈杰尔S图里B(2024)分布式事实检查：学习不可靠性2024年美国控制会议（ACC）10.23919/cc60939.2024.10644305(1-6)在线发布日期：2024年7月10日
https://doi.org/10.23919/ACC60939.2024.10644305
权J埃夫罗尼Y卡拉马尼斯C方式S克劳斯A布伦斯基E赵·K恩格哈特B萨巴托S斯佳丽J(2023)具有很少潜在背景的奖励型MDP是可以学习的第40届机器学习国际会议论文集10.5555/3618408.3619154(18057-18082)在线发布日期：2023年7月23日
https://dl.acm.org/doi/10.5555/3618408.3619154
布兰科·G兰格J马利克A棕褐色L萨哈BServedio R公司(2023)通过分布分解提升统一学习者第55届ACM计算理论年会论文集10.1145/3564246.3585212(1755-1767)在线发布日期：2023年6月2日
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3564246.3585212
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估计两个产品分布的混合
1. 计算方法
  1. 机器学习
2. 计算理论
  1. 逻辑
  2. 计算模型

建议

两种威布尔分布混合的仿真研究
ICOSSSE'08：第七届WSEAS工程系统科学与仿真国际会议记录

本文的目的是介绍一种组合两种不同威布尔分布的方法。该方法说明了如何通过包含表示……的混合参数，例如w，来生成基于两个威布尔分布的混合分布。。。
基于偏正态独立分布的多元混合建模

在本文中，我们考虑了一类具有多元非正态独立分布的有限混合元素的灵活模型。采用一种通用的EM型算法迭代计算参数估计，这是一种有效的方法。。。
斜分布的有限混合

信息和贡献者

问询处

发布于

COLT’99：第十二届计算学习理论年会论文集

1999年7月

333页

十亿英镑：1581131674

内政部：10.1145/307400

如果复制品不是为了盈利或商业利益而制作或分发的，并且复制品的第一页载有本通知和完整引文，则允许免费制作本作品的全部或部分数字或硬拷贝以供个人或课堂使用。必须尊重ACM以外的其他人对本作品组成部分的版权。允许用信用证进行摘要。要以其他方式复制或重新发布，在服务器上发布或重新发布到列表，需要事先获得特定许可和/或付费。从请求权限[电子邮件保护]

赞助商

SIGAI:ACM人工智能特别兴趣小组
加利福尼亚大学：加利福尼亚大学圣克鲁斯分校
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出版商

计算机协会

美国纽约州纽约市

出版历史

出版：1999年7月6日

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COLT99系列

主办单位：

SIGAI公司
加利福尼亚大学，
SIGACT公司

COLT99：第十二届计算学习理论年会

1999年7月7日至9日

加利福尼亚州，圣克鲁斯，美国

接受率

COLT’99论文接受率71份提交文件中的35份，49%；

总体接受率71份提交文件中的35份，49%

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https://doi.org/10.23919/ACC60939.2024.10644305
权J埃夫罗尼Y卡拉马尼斯C方式S克劳斯A布伦斯基ECho K公司恩格哈特B萨巴托S斯佳丽J(2023)具有很少潜在背景的奖励型MDP是可以学习的第40届机器学习国际会议论文集10.5555/3618408.3619154(18057-18082)在线发布日期：2023年7月23日
https://dl.acm.org/doi/10.5555/3618408.3619154
布兰科·G兰格J马利克A棕色L萨哈BServedio R公司(2023)通过分布分解提升统一学习者第55届ACM计算理论年会论文集10.1145/3564246.3585212(1755-1767)在线发布日期：2023年6月2日
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3564246.3585212
维玛A沙巴夫奇A图里B莫哈杰尔S(2023)分布式事实检查2023年IEEE信息理论国际研讨会（ISIT）10.1109/ISIT54713.2023.10206599(2649-2654)在线发布日期：2023年6月25日
https://doi.org/10.109/ISIT54713.2023.10206599
戈登·S舒尔曼L(2022)Hadamard扩张与乘积分布混合的识别IEEE信息理论汇刊10.1109/TIT.2022.314663068:6(4085-4089)网上发布日期：2022年6月
https://doi.org/10.109/TIT.2022.3146630
卡诺纳C迪亚科尼科拉斯一世凯恩·D斯图尔特A(2020)测试贝叶斯网络IEEE信息理论汇刊10.1109/TIT.2020.297162566:5(3132-3170)在线发布日期：2020年5月
https://doi.org/10.109/TIT.2020.2971625
陈S莫伊特拉A查里卡尔M科恩·E(2019)超越低级算法：子立方体的混合及其应用第51届ACM SIGACT计算理论年会论文集10.1145/3313276.3316375(869-880)在线发布日期：2019年6月23日
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3313276.3316375
刘A莫伊特拉A(2018)高效学习马尔洛模型的混合2018年IEEE第59届计算机科学基础年会（FOCS）10.1109/FOCS.2018.00066(627-638)在线发布日期：2018年10月
https://doi.org/10.109/FOCS.2018.00066
阿查里亚J迪亚科尼科拉斯一世李杰施密特L克莱因·P(2017)近线性时间内的样本最优密度估计第二十八届ACM-SIAM离散算法研讨会论文集10.5555/3039686.3039769(1278-1289)在线发布日期：2017年1月16日
https://dl.acm.org/doi/10.5555/3039686.3039769
苏·C棕褐色V赵R(2017)对手排名靠前——$K$排名IEEE信息理论汇刊10.1109/TIT.2017.265966063:4(2201-2225)在线发布日期：2017年4月1日
https://dl.acm.org/doi/10.1109/TIT.2017.2659660
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