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  电子邮件： 我想你可能会对这资料感兴趣，资料位于 http://www.worldcat.org/oclc/227806326 题名： Hierarchical Mixtures of Experts and the EM Algorithm 著者： Michael I Jordan; Robert A Jacobs; MASSACHUSETTS INST OF TECH CAMBRIDGE ARTIFICIAL INTELLIGENCE LAB 出版商： Ft. Belvoir Defense Technical Information Center 06 AUG 1993. OCLC:227806326

  
  

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Hierarchical Mixtures of Experts and the EM Algorithm

著者：	Michael I Jordan; Robert A Jacobs; MASSACHUSETTS INST OF TECH CAMBRIDGE ARTIFICIAL INTELLIGENCE LAB.
出版商：	Ft. Belvoir Defense Technical Information Center 06 AUG 1993.
版本/格式：	电子图书 : 英语
提要：	We present a tree-structured architecture for supervised learning. The statistical model underlying the architecture is a hierarchical mixture model in which both the mixture coefficients and the mixture components are generalized linear models (GLIM's). Learning is treated as a maximum likelihood problem; in particular, we present an Expectation-Maximization (EM) algorithm for adjusting the parameters of the architecture. We also develop an on-line learning algorithm in which the parameters are updated incrementally. Comparative simulation results are presented in the robot dynamics domain.  再读一些...
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