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Dirichlet過程及其研究進(jìn)展

發(fā)布時(shí)間:2018-09-10 21:29
【摘要】:非參數(shù)貝葉斯分析主要是將興趣參數(shù)或潛變量的分布視為隨機(jī)的并賦予一個(gè)先驗(yàn)分布.作為分布函數(shù)的分布,Dirichlet過程是目前非參數(shù)貝葉斯分析中最受歡迎的先驗(yàn)分布,并受到廣泛的關(guān)注.本文對(duì)近幾十年來Dirichlet過程的發(fā)展作了一下回顧和總結(jié),并就Dirichlet過程在潛變量模型中的應(yīng)用做了介紹.
[Abstract]:Non-parametric Bayesian analysis considers the distribution of interest parameters or latent variables as random and assigns a prior distribution. The distribution Dirichlet process, as a distribution function, is the most popular prior distribution in non-parametric Bayesian analysis at present, and has received extensive attention. In this paper, the development of Dirichlet process in recent decades is reviewed and summarized, and the application of Dirichlet process in latent variable model is introduced.
【作者單位】: 南京林業(yè)大學(xué)理學(xué)院;南京林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金(No.11471161) 南京市科技創(chuàng)新?lián)駜?yōu)資助項(xiàng)目(No.013101001)
【分類號(hào)】:O212.8

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):2235662

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