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ajuzgar 判断 [translate]
aAfter building the confidence summary vector for each object, we can now em-ploy k-means to cluster the multi-instance objects. Though the resulting clustering might not be optimal, the objects within one cluster should yield similar distributions over the components of the underlying instance model 在建立精读fidence概略传染媒介为每个对象，我们可以现在使用k意味使多事例对象成群之后。 虽然发生的使成群也许不是优选的，对象在一群之内应该产生相似的发行在部下的事例模型的组分 [translate]
aSorry, system response timeout, please try again later 抱歉，系统响应暂停，请再试试以后 [translate]
aTo find a mixture of the instance space, we can employ a standard EM approach as proposed in section 2. For general feature vectors, we can describe the instance set as a mixture of Gaussians. If the feature space is sparse using a mixture of multinomial processes usually provides better results. If the number of cluste 对find事例空间的混合物，我们在第2部分可以使用一种标准EM方法如提议。 为一般特点传染媒介，我们可以描述被设置的事例作为Gaussians混合物。 如果特征空间使用多项式过程混合物是稀稀落落的通常提供更好的结果。 如果群的数量在事例已经被知道，我们可以简单地使用EM成群。 然而，如果我们不知道多少群在事例集合之内掩藏，我们需要使用一个方法为确定过程的一个适当的数字象(15)。 [translate]
a药物的帮助会不会产生副作用啊？ Can the medicine help have the side effect? [translate]
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aperiod for submission of insurance 正在翻译，请等待... [translate]
a超过十二点加收半天房费 Surpasses 12 Canada to collect quite a while Fang Fei [translate]
aenjoy the moment 享受片刻 [translate]
aCentered in Austria and Germany. 集中在奥地利和德国。 [translate]
aIn this final step, the start partitioning for the data set is optimized using the EM algorithm. We therefore describe a suitable expectation and maximization step and then employ an iterative method. The likelihood of the complete model M can be calculated by adding up the log-likelihoods of the occurrence of each data 在这final步，分成为数据集的开始使用EM算法被优选。 因此我们描述适当的期望和最大化步然后使用一个重申方法。 完全模型M的可能在每可以通过增加每个数据对象发生的日志可能群计算。 因此，我们的模型是(当地)优选的，如果我们获得一个最大值为以下日志可能期限。 [translate]
在这最后一步，开始为数据集分区使用EM算法进行了优化。因此，我们描述一个合适的期望和最大化的一步，然后采用一种迭代方法。可以计算出完整的模型M的可能性增加了发生在每个簇中的每个数据对象数似然性。因此，我们的模型是（本地）最佳，如果我们获得以下日志的可能性长期最大。
在这中？nal 步骤，对于被设置的数据的开始分割被优化使用使算法。我们因此描述一个合适的预期和将最大化步骤，然后使用一种重复的方法。完整的模型的可能性 M 可以被在每个中将每个数据物体的发生的日志可能性加起来计算群集。因此，我们的模型是 ( 本地 ) 优化如果我们持续下列日志可能性的学期获取一个最大值。
在此 final 步骤，为数据集启动分区的优化使用 EM 算法。我们因此描述一个合适的期望和最大化的步骤，然后使用一种迭代的方法。通过添加日志-likelihoods 的每个群集中的每个数据对象发生了，可以计算完整的模型 M 的可能性。因此，我们的模型是如果我们获得的最大值 （本地） 优化日志可能性的下一个任期。
最终在这一步,开始的数据对您的硬盘进行分区使用em算法进行了优化设置。 因此,我们描述一个合适期望和追求最大一步,然后采用一种迭代方法。 的可能性,可以计算的完整型号m添加日志的likelihoods每一个数据对象的发生在每个群集。 因此,我们的模型(本地)最佳如果我们获得的以下日志项的最大的可能性。
在这final步，分成为数据集的开始使用EM算法被优选。 因此我们描述适当的期望和最大化步然后使用一个重申方法。 完全模型M的可能在每可以通过增加每个数据对象发生的日志可能群计算。 因此，我们的模型是(当地)优选的，如果我们获得一个最大值为以下日志可能期限。
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