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 詳細要約
  The Infinite Gaussian Mixture Model

Rasmussen, C. (2000). The Infinite Gaussian Mixture Model. Advances in Neural Information Processing Systems 12, 554-560.

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基本情報

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-E4CC-C 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-E4CD-A
資料種別: 会議論文

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作成者

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 作成者:
Rasmussen, CE1, 著者           
Solla, 編集者
S.A., 編集者
Leen, T.K., 編集者
Müller, K-R, 編集者
所属:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

内容説明

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キーワード: -
 要旨: In a Bayesian mixture model it is not necessary a priori to limit the number of components to be finite. In this paper an infinite Gaussian mixture model is presented which neatly sidesteps the difficult problem of finding the ``right'' number of mixture components. Inference in the model is done using an efficient parameter-free Markov Chain that relies entirely on Gibbs sampling.

資料詳細

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言語:
 日付: 2000-06
 出版の状態: 出版
 ページ: -
 出版情報: -
 目次: -
 査読: -
 識別子（DOI, ISBNなど）: ISBN: 0-262-11245-0
URI: http://books.nips.cc/nips12.html
BibTex参照ID: 2299
 学位: -

関連イベント

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イベント名: Thirteenth Annual Neural Information Processing Systems Conference (NIPS 1999)
開催地: Denver, CO, USA
開始日・終了日: -

訴訟

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Project information

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出版物 1

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出版物名: Advances in Neural Information Processing Systems 12
種別: 学術雑誌
 著者・編者:
所属:
出版社, 出版地: Cambridge, MA, USA : MIT Press
ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 554 - 560 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: -