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基于 EM 和 AM 算法的混合线性回归的无知学习
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究混合线性回归预测误差问题，提出了一种基于最小化损失函数的预测方法，能够实现小概率的预测误差。同时，通过交替最小化算法，实现了在无需假设可实现模型的情况下找到最佳拟合线。
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关键要点
- 本文研究混合线性回归在预测误差上的问题。
- 提出了一种预测方法，模型预测一个值列表，而不是预测标签。
- 使用最小化所有组件模型的损失所定义的损失函数可以实现小概率的预测误差。
- 提出了基于交替最小化的算法，能够在不需要假设可实现模型的情况下找到最佳拟合线。
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