非独立同分布相关论文
人工智能算法模型准确率的提高往往依赖不断地向模型注入大量数据样本来实现,但是由于隐私问题,一些数据敏感型企业难以进行数据共......
随着人工智能的高速发展和移动设备的普及,各种基于深度学习的应用进入我们的生活,深度学习的成功离不开神经网络对数据的高表征能......
近年来,图像处理技术的发展日益迅速,因为图像是日常生活中进行信息交互的基础,贯穿信息的感知、传输和处理的整个过程,具有深远意......
随着大数据驱动的人工智能技术飞速发展,机器学习技术在现实生活中被广泛应用。过去机器学习模型常采用集中式训练的方法,该方法需......
数据挖掘顾名思义就是从海量数据中挖掘出对于企业或者个人来说有用的信息,因为数据挖掘能够为企业创造出更大的利益,所以数据挖掘......
随着智能设备的广泛运用,包含用户信息的数据不断涌现,基于大数据的人工智能技术有了质的飞跃。但是机遇与挑战并存,人工智能技术......
心电图检测是临床研究热点问题,具有重要的医学意义。现有研究表明,利用机器学习、神经网络等算法对心电图数据进行建模,来实现模......
随着科技的发展,数据挖掘成为一种从大量的数据中提取出有效信息的手段,并且衍生出了很多分支,比如K-means聚类算法:将相似的东西......
为挖掘数据的非独立同分布关系并解决传统KNN算法中存在的分类结果不准确的问题,提出一种非独立同分布下数值型数据的KNN改进算法......
在聚类研究中,通常认为数据集的对象、属性等方面是满足独立同分布的,它们之间是互不影响的,然而实际上它们之间存在着某些潜在的......
聚类方法是数据挖掘的重要组成部分,其目的是把相似的数据对象聚在一起,把不相似的数据对象尽可能地分离,是一个极富挑战性的研究......
互联网时代的到来必将产生大量的数据,数据挖掘则是从这些数据中用非平凡的方法来发现有价值的信息,聚类分析作为这些非平凡的方法......
传统聚类算法研究都是在假设数据集的对象、属性等方面满足独立性且服从同一分布的基础上进行的.然而现实中的数据往往是非独立同......
PAM算法是K-中心点算法中最具代表性的算法。在此算法中,相似性度量的计算方法仅假设数据对象属性之间是独立同分布,采用欧几里得......
随着社交网迅速发展,产生了大量带有时空信息的短文本数据.这些短文本数据因其文本长度过短且所带地理位置信息过于稀疏导致用户行......
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讨论了独立不同分布情况下均值误差的分布估计问题，用随机加权法给出了精度为Ｏ（／ｎ）的逼近分布．......
词语相关度计算,即度量两个词语表达意义的近似程度。它是自然语言处理领域的一项基础性研究,对文本分类、自动问答、词义消歧、机......
