贝叶斯机器学习前沿进展综述

被引:69
作者
朱军
胡文波
机构
[1] 智能技术与系统国家重点实验室(清华大学)
[2] 清华信息科学与技术国家实验室(筹)
[3] 清华大学计算机科学技术系
关键词
贝叶斯机器学习; 非参数方法; 正则化方法; 大数据学习; 大数据贝叶斯学习;
D O I
暂无
中图分类号
TP181 [自动推理、机器学习];
学科分类号
081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要
随着大数据的快速发展,以概率统计为基础的机器学习在近年来受到工业界和学术界的极大关注,并在视觉、语音、自然语言、生物等领域获得很多重要的成功应用,其中贝叶斯方法在过去20多年也得到了快速发展,成为非常重要的一类机器学习方法.总结了贝叶斯方法在机器学习中的最新进展,具体内容包括贝叶斯机器学习的基础理论与方法、非参数贝叶斯方法及常用的推理方法、正则化贝叶斯方法等.最后,还针对大规模贝叶斯学习问题进行了简要的介绍和展望,对其发展趋势作了总结和展望.
引用
收藏
页码:16 / 26
页数:11
相关论文
共 10 条
[1]  
变分学讲义[M]. 高等教育出版社 , 张恭庆, 2011
[2]  
贝叶斯统计[M]. 中国统计出版社 , 茆诗松编著, 1999
[3]  
多元统计分析引论[M]. 科学出版社 , 张尧庭, 1982
[4]  
A tutorial on Bayesian nonparametric models[J] . Samuel J. Gershman,David M. Blei.Journal of Mathematical Psychology . 2011 (1)
[5]  
Understanding GPU Programming for Statistical Computation: Studies in Massively Parallel Massive Mixtures[J] . Marc A. Suchard,Quanli Wang,Cliburn Chan,Jacob Frelinger,Andrew Cron,Mike West.Journal of Computational and Graphical Statistics . 2010 (2)
[6]   Generalized spatial dirichlet process models [J].
Duan, Jason A. ;
Guindani, Michele ;
Gelfand, Alan E. .
BIOMETRIKA, 2007, 94 (04) :809-825
[7]   Bayesian model selection and model averaging [J].
Wasserman, L .
JOURNAL OF MATHEMATICAL PSYCHOLOGY, 2000, 44 (01) :92-107
[8]  
Langevin-Type Models II: Self-Targeting Candidates for MCMC Algorithms*[J] . O. Stramer,R. L. Tweedie.Methodology And Computing In Applied Probability . 1999 (3)
[9]  
Learning the structure of deep sparse graphical models .2 Adams,Ryan Prescott,Wallach,Hanna M,Ghahramani,Zoubin. Journal of Machine Learning Research;Proceedings of the 13th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, AISTATS 2010 . 2010
[10]  
Combinatorial Stochastic Processes .2 Pitman J. Springer . 2006