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  6. Dlugosz, Stephan [Verfasser:in]

    Give missings a chance : combined stochastic and rule-based approach to improve regression models with mismeasured monotonic covariates without side information

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    Mannheim: ZEW, 2011

    Erschienen in: Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung: ZEW discussion papers ; 2011,013

  7. Guiraud, Enrico [Verfasser:in] ; Lücke, Jörg [Akademische:r Betreuer:in]; Häfner, Ralf [Akademische:r Betreuer:in]

    Scalable unsupervised learning for deep discrete generative models : novel variational algorithms and their software realizations

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    Oldenburg, [2020]

  10. Springer, Theresa Veronika [Verfasser:in]

    Mathematical analysis and computational methods for Probabilistic Multi-Hypothesis Tracking (PMHT)

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    Ulm: Universität Ulm. Fakultät für Mathematik und Wirtschaftswissenschaften, 2013

  14. Majewsky, Stefan [Verfasser:in] ; Gebhardt, Kilian [Akademische:r Betreuer:in]; Vogler, Heiko [Gutachter:in]; Borchmann, Daniel [Gutachter:in] Technische Universität Dresden

    Training of Hidden Markov models as an instance of the expectation maximization algorithm

    Hochschulschriften
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    [2017]

  18. Alkhatib, Hamza [Verfasser:in]

    Fortgeschrittene Methoden und Algorithmen für die computergestützte geodätische Datenanalyse - [published Version]

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    Hannover : Leibniz Universität Hannover, 2020

    Erschienen in: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Leibniz Universität Hannover;367

  20. Guiraud, Enrico [Verfasser:in] ; Lücke, Jörg [Akademische:r Betreuer:in]; Häfner, Ralf [Akademische:r Betreuer:in]

    Scalable unsupervised learning for deep discrete generative models: novel variational algorithms and their software realizations

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    Oldenburg: BIS der Universität Oldenburg, 2020