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소장자료

상세 정보
서명 / 저자 Hierarchical mixture modelings for different types of data : (a) nonparametric bayesian approach = 다양한 타입의 데이터를 위한 계층적 혼합 모델링 : 비모수적 베이지안 접근법 / Su-Jin Shin.
저자명 Shin, Su-Jin ; 신수진
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 2019].
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Online Access /thesis_pdf_02/2019/2019D02015...  원문
서가 정보
등록번호 소장위치/청구기호 도서상태 반납예정일
8033145 학술문화관(도서관)2층 패컬티라운지(학위논문)
DIE 19007  

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대출가능확인

초록

상세 정보
형태사항 vii, 97 p. : 삽도 ; 30 cm
언어 영어
일반주기 저자명의 한글표기 : 신수진
지도교수의 영문표기 : Il-Chul Moon
지도교수의 한글표기 : 문일철
수록잡지명 : "Guided HTM: Hierarchical Topic Model with Dirichlet Forest Priors". IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, v.29.no.2, pp.330-343(2016)
수록잡지명 : "Hierarchical prescription pattern analysis with symptom labels". Pattern Recognition Letters, v.111, pp.94-100(2018)
학위논문 학위논문(박사) - 한국과학기술원 : 산업및시스템공학과,
서지주기 References : p. 87-94
주제 Different types of data
hierarchical mixture modeling
nonparametric bayesian approach
latent variable models
divisive hierarchical clustering
다양한 타입의 데이터
계층적 혼합 모델링
비모수적 베이지안 접근
잠재 변수 모형
분리형 계층적 군집화
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