文献类型：期刊文章

作　　者：梅素玉[1] 王飞[2] 周水庚[2]

机构地区：[1]沈阳师范大学软件学院,沈阳110034 [2]复旦大学计算机科学技术学院,上海200433

出　　处：《科学通报》

年　　份：2012

卷　　号：57

期　　号：34

起止页码：3243-3257

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CAS、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、JST、MR、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：非参数化贝叶斯推断是统计学和机器学习近年来的研究热点,本文综述了其中具有代表性的随机过程-狄利克雷过程,包括理论基础、表示和构造方法、扩展模型、统计推断方法以及狄利克雷过程在机器学习、生物信息学中的应用.通过揭示狄利克雷过程与层次狄利克雷过程、嵌套狄利克雷过程、关联狄利克雷过程、矩阵截棍过程以及核截棍过程之间的关系,揭示了特定应用场景下狄利克雷过程的扩展方法和途径.通过狄利克雷过程与其他方法对比,指出了狄利克雷过程及其扩展模型的优点和局限性,在此基础上讨论狄利克雷过程的发展和未来研究方向.

关 键 词：狄利克雷过程  层次狄利克雷过程  嵌套狄利克雷过程  关联狄利克雷过程  矩阵 核截棍构造过程  

分 类 号：O212.8]