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高斯混合模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，它是一个将事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。
Gaussian Mixture Model with unknown diagonal covariances via continuous sparse regularization
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Simplicial clustering using the $α$--transformation
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Differentiable Expectation-Maximisation and Applications to Gaussian Mixture Model Optimal Transport
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Enhancing Math Learning in an LMS Using AI-Driven Question Recommendations
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A Topological Gaussian Mixture Model for Bone Marrow Morphology in Leukaemia
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Outlier-Robust Multi-Group Gaussian Mixture Modeling with Flexible Group Reassignment
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Bayesian Wasserstein Repulsive Gaussian Mixture Models
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Cellwise outlier detection in heterogeneous populations
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Estimating the number of household TV profiles based in customer behaviour using Gaussian mixture model averaging
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Graph-Regularized Learning of Gaussian Mixture Models
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A smooth multi-group Gaussian Mixture Model for cellwise robust covariance estimation
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Steering Large Agent Populations using Mean-Field Schrodinger Bridges with Gaussian Mixture Models
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Leveraging Allophony in Self-Supervised Speech Models for Atypical Pronunciation Assessment
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Learning and generalization of robotic dual-arm manipulation of boxes from demonstrations via Gaussian Mixture Models (GMMs)
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参考链接
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