贝塔混合模型的变分贝叶斯学习及应用

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【摘要】

：

贝塔混合模型(Beta Mixture Model,BMM)是一种重要的非高斯概率模型,常用于有界数据的统计分析.但是由于其表达式复杂,BMM的参数估计比较困难.针对该问题,本文提出一种高效的

【作者】

：

赖裕平高宁何闻达平原杜春来王宝成丁洪

【机构】

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北方工业大学计算机学院,河南许昌学院,云南大学信息学院

【出处】

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电子学报

【发表日期】

：

2018年07期

【关键词】

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贝塔分布贝叶斯估计模型选择变分推理目标分类

【基金项目】

：

国家自然科学基金(No.61461053,No.61461053,No.61364012);北方工业大学毓优人才支持计划资助;河南省高校科技创新人才计划(No.18HASTIT022);河南省科技创新人才计划(No.184100510012);河南省科技攻关计划(No.182102210123);河南省教育厅科学技术研究重点项目(No.16A520025,No.18A520047)

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贝塔混合模型(Beta Mixture Model,BMM)是一种重要的非高斯概率模型,常用于有界数据的统计分析.但是由于其表达式复杂,BMM的参数估计比较困难.针对该问题,本文提出一种高效的变分贝叶斯学习方法进行参数估计.该方法采用形式简单的自由分布,通过不断最大化初始变分目标函数的下界,迭代逼近得到真实的贝叶斯后验分布.在合成数据集与实际数据集上进行实验,实验结果证明了所提出算法的有效性和可行性.

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