Dirichlet过程及其研究进展

发布时间：2018-09-10 21:29

【摘要】：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.
[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.
【作者单位】： 南京林业大学理学院;南京林业大学经济与管理学院;
【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)
【分类号】：O212.8

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本文编号：2235662