In most applications a single kerne

In most applications a single kernel function will not give a particularly good representation of the class-conditional distributions p(x|Cfc). A better represen- tation could be obtained by using a separate mixture model to represent each of the conditional densities. However, a computationally more efficient approach, and one which may help to reduce the number of adjustable parameters in the model, is to use a common pool of M basis functions, labelled by an index j, to represent all of the class-conditional densities. Thus, we write

Kết quả (Việt) 1:

Trong hầu hết các ứng dụng một chức năng duy nhất hạt nhân sẽ không cung cấp cho một đại diện đặc biệt tốt của lớp-có điều kiện phân phối p (x| CFC). Một represen-tation tốt hơn có thể được thu được bằng cách sử dụng một mô hình riêng biệt hỗn hợp để đại diện cho mỗi mật độ có điều kiện. Tuy nhiên, một cách tiếp cận hiệu quả hơn computationally, và một trong đó có thể giúp làm giảm số lượng các thông số điều chỉnh trong các mô hình, là sử dụng một hồ bơi phổ biến của hàm cơ sở M, dán nhãn bởi một chỉ số j, đại diện cho tất cả mật độ lớp-có điều kiện. Vì vậy, chúng tôi viết

Kết quả (Việt) 2:

Trong hầu hết các ứng dụng một chức năng hạt nhân duy nhất sẽ không đưa ra một đại diện đặc biệt tốt trong các phân phối p class-có điều kiện (x | CFC). Một tation represen- tốt hơn có thể đạt được bằng cách sử dụng một mô hình hỗn hợp riêng biệt để đại diện cho mỗi mật độ có điều kiện. Tuy nhiên, một phương pháp tính toán hiệu quả hơn, và một trong đó có thể giúp giảm số lượng các thông số điều chỉnh trong mô hình, là sử dụng một hồ bơi chung của các hàm cơ M, dán nhãn bằng một chỉ số j, để đại diện cho tất cả các mật độ lớp-có điều kiện . Vì vậy, chúng tôi viết