混合逆狄利克雷分布的变分学习及应用

被引：1

作者：

赖裕平 ^{[1
]}

周亚建 ^{[1
]}

丁洪伟 ^{[2
]}

郭玉翠 ^{[3
]}

郭春 ^{[1
]}

杨义先 ^{[1
]}

机构：

[1] 北京邮电大学计算机学院

[2] 云南大学信息学院

[3] 北京邮电大学理学院

来源：

电子学报 | 2014年 / 42卷 / 07期

关键词：

逆狄利克雷分布; 贝叶斯估计; 变分推理; 拓展分解变分近似; 模型选择;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

混合逆狄利克雷分布是正的非高斯数据分析中一个重要的统计模型.但是利用常用的统计方法比如极大近似然估计、矩估计等往往很难得到模型参数估计的显性解析式.本文提出一个变分贝叶斯学习算法,它能够在估计参数的同时自动确定混合分量数.在合成数据集及实测数据集上的实验结果表明利用变分贝叶斯推理来估计混合逆狄利克雷分布是一种非常有效的方法.

引用

页码：1435 / 1440

页数：6

共 6 条

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