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题名狄利克雷过程混合模型、扩展模型及应用
被引量：13
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作者
梅素玉
王飞
周水庚
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机构
沈阳师范大学软件学院
复旦大学计算机科学技术学院
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出处
《科学通报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第34期3243-3257,共15页
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文摘
非参数化贝叶斯推断是统计学和机器学习近年来的研究热点,本文综述了其中具有代表性的随机过程-狄利克雷过程,包括理论基础、表示和构造方法、扩展模型、统计推断方法以及狄利克雷过程在机器学习、生物信息学中的应用.通过揭示狄利克雷过程与层次狄利克雷过程、嵌套狄利克雷过程、关联狄利克雷过程、矩阵截棍过程以及核截棍过程之间的关系,揭示了特定应用场景下狄利克雷过程的扩展方法和途径.通过狄利克雷过程与其他方法对比,指出了狄利克雷过程及其扩展模型的优点和局限性,在此基础上讨论狄利克雷过程的发展和未来研究方向.
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关键词
狄利克雷过程
层次狄利克雷过程
嵌套狄利克雷过程
关联狄利克雷过程
矩阵
核截棍构造过程
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Keywords
dirichlet process
hierarchical dirichlet process
nested dirichlet process
dependent dirichlet process
matrix/kernel stick-breaking process
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分类号
O212.8
[理学—概率论与数理统计]
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题名Dirichlet过程及其研究进展
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作者
夏业茂
刘应安
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机构
南京林业大学理学院
南京林业大学经济与管理学院
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出处
《数学进展》
CSCD
北大核心
2017年第5期641-666,共26页
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基金
国家自然科学基金(No.11471161)
南京市科技创新择优资助项目(No.013101001)
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文摘
非参数贝叶斯分析主要是将兴趣参数或潜变量的分布视为随机的并赋予一个先验分布.作为分布函数的分布,Dirichlet过程是目前非参数贝叶斯分析中最受欢迎的先验分布,并受到广泛的关注.本文对近几十年来Dirichlet过程的发展作了一下回顾和总结,并就Dirichlet过程在潜变量模型中的应用做了介绍.
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关键词
非参数贝叶斯
dirichlet过程
Pdlya
urn抽样
Sethurmann表示
dirichlet混合过程
相依dirichlet过程
马尔可夫链蒙特卡洛
分块Gibbs抽样器
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Keywords
nonparametric Bayes
dirichlet processes
Polya urn sampling
Sethurmanrepresentation
mixture of dirichlet process
dependence dirichlet process
Markov Chains MonteCarlo
blocked Gibbs sampler
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分类号
O212.8
[理学—概率论与数理统计]
O212.4
[理学—数学]
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