徐斌
- 作品数：4 被引量：2H指数：1
- 供职机构：北京大学数学科学学院信息科学系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种柯西混合模型上梯度型BYY和谐学习算法
- 贝叶斯阴阳(BYY)和谐学习是一种新型的统计学习理论与方法,能够有效地应用于有限混合模型的参数估计和自动模型选择。本文针对柯西混合模型建立了一种基于BYY和谐学习的梯度型算法。实验表明,这种算法能够通过对于样本数据的学习...
- 徐斌马尽文
- 关键词：参数估计
- 文献传递
- PCA联合子空间理论的规范化与扩展
- 对于高维数据的分类,主成分分析(PCA)联合子空间可为每类数据建立更为细致的概率模型,从而可有效地提高贝叶斯分类的准确性.本文首先对PCA联合子空间理论进行了规范化,提出了两个基本假设,并从理论上证明了残差子空间参数“代...
- 徐斌马尽文
- 关键词：贝叶斯分类主成分分析高斯混合模型
- 文献传递
- 一种柯西混合模型上梯度型BYY和谐学习算法
- 贝叶斯阴阳(BYY)和谐学习是一种新型的统计学习理论与方法,能够有效地应用于有限混合模型的参数估计和自动模型选择。本文针对柯西混合模型建立了一种基于BYY和谐学习的梯度型算法。实验表明,这种算法能够通过对于样本数据的学习...
- 徐斌马尽文
- 关键词：统计学习参数估计
- 文献传递
- PCA联合子空间理论的规范化与扩展被引量：2
- 2013年
- 对于高维数据的分类,主成分分析(PCA)联合子空间可为每类数据建立更为细致的概率模型,从而可有效地提高贝叶斯分类的准确性。本文首先对PCA联合子空间理论进行了规范化,提出了两个基本假设,并从理论上证明了残差子空间参数"代表特征根"的启发式取值正是其极大似然估计。本文进一步对样本残差的概率模型进行了扩展,提出了扩展型逐类联合子空间算法。最后,本文通过在真实数据上实验结果证明了扩展型逐类联合子空间算法的优越性。
- 徐斌马尽文
- 关键词：贝叶斯分类
