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《南京航空航天大學》 2015年

稀疏貝葉斯模型在分類與回歸上的研究與應用

蘇樂群  

【摘要】：貝葉斯模型作為概率形式表示變量之間不確定關系的學習方法,具有完善的理論基礎及靈活的推斷能力,因而成為數據挖掘的有效工具。本文針對其計算復雜度較高之不足,受相關向量機的啟發(fā),在貝葉斯理論基礎上提出了稀疏貝葉斯模型,并將其應用于分類與回歸問題上,主要工作有:1)提出了稀疏貝葉斯分類并進一步應用到代價敏感問題上。根據自相關決策(ARD),假設參數向量符合零均值的高斯先驗分布,通過概率表示樣本正確分類的置信度并結合樣本信息和先驗知識計算最大后驗概率,從而求取最優(yōu)分類超平面。進一步將該稀疏貝葉斯模型用于代價敏感問題,并在人工數據集和UCI數據集上的實驗結果驗證了算法的有效性。,2)提出了稀疏貝葉斯回歸并進一步應用到異常檢測問題上。與稀疏貝葉斯分類模型不同,該算法假設回歸問題上的噪聲服從零均值的高斯分布,通過求取最大后驗概率找到最優(yōu)回歸面,并推廣到異常檢測問題上,人工數據集和UCI數據集上的實驗結果驗證了算法的有效性。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：O212.8
【目錄】：

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