贝叶斯非参数相关论文
贝叶斯学习具有可解释性强、鲁棒性好等优点,是机器学习的研究热点。本文基于贝叶斯非参数学习中的Dirichlet过程和层次Dirichlet过......
主题模型揭示了文档集合的隐藏主题结构,并通过一组主题找到每篇文档的高度压缩表示。实际上,如果将主题看成文档集中离散的语义信......
1973年,Ferguson提出用带有无限维度参数空间的参教模型来表示先验的方法,随后涌现了大量的构建贝叶斯非参数模型的方法。基于这些不......
回 回 产卜爹仇贱回——回 日E回。”。回祖 一回“。回干 肉果幻中 N_。NH lP7-ewwe--一”$ MN。W;- __._——————》 砧叫]们......
统计稀疏学习方法是人工智能、应用统计学以及视觉认知等学科交叉的研究方向,也是当前机器学习领域的最新研究热点之一。基于贝叶......
随着信息时代的发展,越来越多非结构化的文本信息不断出现,我们需要新的工具来整理、搜索和理解这些文本信息,以便获取有价值的信......
目前,基于傅里叶分析的传统高分辨逆合成孔径雷(Inverse synthetic aperture radar,ISAR)成像方法已经较为成熟,能够在高信噪比条......