【摘 要】
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由于贝塔刘维尔分布的共轭先验分布中存在积分表达式,贝叶斯估计有限贝塔刘维尔混合模型参数异常困难.本文提出利用变分贝叶斯学习模型参数,采用gamma分布作为近似的先验分布
【机 构】
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北京邮电大学计算机学院,云南大学信息学院,北京邮电大学理学院
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由于贝塔刘维尔分布的共轭先验分布中存在积分表达式,贝叶斯估计有限贝塔刘维尔混合模型参数异常困难.本文提出利用变分贝叶斯学习模型参数,采用gamma分布作为近似的先验分布并使用合理的非线性近似技术,得到了后验分布的近似解.与常用的EM算法相比,该方法能够同时估计模型参数和确定分量数,且避免了过拟合的问题.在合成数据集及场景分类问题上进行了大量的实验,实验结果验证了本文所提方法的有效性.
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