论文摘要
后验分布是贝叶斯推理的本质,所有进一步的贝叶斯推断均可通过后验分布来完成.然而,应用统计实践中利用Bayes定理得到的后验密度经常是半共轭乃至复杂的、高维的.马氏链式蒙特卡洛(MCMC)方法为解决此问题提供了很好的思路.主要研究基于马氏链的蒙特卡洛采样技术基本算法和实现策略.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 房爱东,谢士春
关键词: 贝叶斯推断,采样技术,机器学习,模式识别
来源: 长沙大学学报 2019年02期
年度: 2019
分类: 社会科学Ⅱ辑,基础科学
专业: 数学
单位: 宿州学院信息工程学院
基金: 国家自然科学基金项目(批准号:61702355),安徽省教育厅自然科学项目重点项目(批准号:KJ2018A0448),安徽省高等学校教学研究重大项目(批准号:2016JYXM1026),教育部产学合作协同育人项目(批准号:201802196005)
分类号: O212.8
页码: 1-5
总页数: 5
文件大小: 157K
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