机器学习局部与全局数据建模

查看全文 作　　者：[1]K.Z.黄;[2]胡光华 机构地区：[1]ChineseUniv.ofHongKong;[2]原中国科学院物理学研究所 出　　处：《国外科技新书评介》索引2008年第10期,共2页 摘　　要：本书的目标是建立一个框架,该“框架”能结合机器学习中两种不同范型,即全局学习和局部学习。全局学习把注意力放在以全局的方式描述现象或建模数据上,例如变量的分布通常用于合计数据的估计,它的输出通常可能是重新构建数据,这种方法学派包括了贝叶斯网络、高斯混合模型和隐马尔科夫模型, 关 键 词：机器学习 数据建模 隐马尔科夫模型 高斯混合模型 贝叶斯网络 注意力 框架