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  • 1 篇 管理学
    • 1 篇 管理科学与工程(可...

主题

  • 1 篇 统计机器学习
  • 1 篇 奇异学习理论
  • 1 篇 可辨识性
  • 1 篇 贝叶斯推断
  • 1 篇 参数估计

机构

  • 1 篇 重庆邮电大学
  • 1 篇 中国科学院自动化...

作者

  • 1 篇 胡包钢
  • 1 篇 冉智勇

语言

  • 1 篇 中文
检索条件"主题词=奇异学习理论"
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统计机器学习中参数可辨识性研究及其关键问题
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自动化学报 2017年 第10期43卷 1677-1686页
作者： 冉智勇 胡包钢 重庆邮电大学计算机科学与技术学院计算智能重庆市重点实验室 重庆400065 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室 北京100190
参数可辨识性研究在统计机器学习中具有重要的理论意义和应用价值.参数可辨识性是关于模型参数能否被惟一确定的性质.在包含物理参数的学习模型中,可辨识性不仅是物理参数获得正确估计的前提条件,更重要的是,它反映了学习机器中由参数... 详细信息
来源： 维普期刊数据库 维普期刊数据库 同方期刊数据库 同方期刊数据库 评论
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