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    <title>极值图模型 on 办公AI智能小助手</title>
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    <description>Recent content in 极值图模型 on 办公AI智能小助手</description>
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      <title>隐变量极值图模型与凸优化方法</title>
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      <description>&lt;h1 id=&#34;隐变量极值图建模的凸优化方法&#34;&gt;隐变量极值图建模的凸优化方法&lt;/h1&gt;&#xA;&lt;p&gt;极值图模型能够编码多元极值的条件独立结构，为量化罕见事件风险提供强大工具。以往关于从数据学习这些图模型的研究主要关注所有相关变量可观测的情况。针对流行的Hüsler-Reiss模型，提出eglatent方法——一种在存在隐变量情况下学习极值图模型的可处理凸规划方案。&lt;/p&gt;</description>
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