Zapis dowodowy metody
Online Gaussian Mixture Model
Online Gaussian Mixture Model adapts the classic GMM to streaming or large-scale data by replacing full-batch EM with incremental updates — processing one observation or mini-batch at a time and continuously refining component means, covariances, and mixing weights without revisiting the entire dataset.
Zapis źródłowy
Cytaty skopiowane dosłownie z zapisu źródłowego metody. Nie należy z nich wywnioskować weryfikacji na poziomie twierdzenia.
Online Gaussian Mixture Model (Incremental / Streaming GMM)
Taksonomiczny zapis metody · ml-model / machine-learning
- Cappé, O. & Moulines, E. (2009). On-line expectation-maximization algorithm for latent data models. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 71(3), 593–613. · DOI 10.1111/j.1467-9868.2009.00698.x
- Sato, M. & Ishii, S. (2000). On-line EM algorithm for the normalized Gaussian network. Neural Computation, 12(2), 407–432. · DOI 10.1162/089976600300015853
Wyselekcjonowane twierdzenia
Twierdzenia utrwalone w rejestrze dowodowym, każde z własną oceną.
Brak wyselekcjonowanych twierdzeń
Ten widok nie tworzy oceny twierdzenia, jeśli rejestr jej nie zawiera.
Powiązane metody
Wygenerowane z grafu metod i pokazane jako sugerowane przez maszynę powiązania — nie należy z nich wywnioskować twierdzenia dowodowego.