【摘 要】
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在机器学习中,高斯分布因其参数少、计算快捷而收到广泛关注,同时它是大多复杂模型的基础。面向高维、海量、复杂的增长性数据的特征提取,本文运用分块矩阵计算方法,并结合高
【机 构】
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福建农林大学金山学院,福建农林大学计算机与信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金资助项目(批准号:31300473),福建省中青年教师教育科研项目(批准号:JT180853),福建省高等教育教学改革项目(批准号:FBJG20170323)
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在机器学习中,高斯分布因其参数少、计算快捷而收到广泛关注,同时它是大多复杂模型的基础。面向高维、海量、复杂的增长性数据的特征提取,本文运用分块矩阵计算方法,并结合高斯分布,为高维数据分析和处理提供了有效的求解途径。首先给出多维高斯分布的形式化描述,阐述了高斯分布具有的性质及其在机器学习中广泛使用的原因。接着从高斯分布的概率密度函数出发,将D维向量x划分为两个分块,导出精度矩阵表示的多维条件高斯分布和协方差矩阵表示的多维条件高斯分布。在实际应用中,这两种形式都经常用到,但是基于精度矩阵的多维条件高斯分布相对
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