基于Dirichlet过程的非参数贝叶斯方法研究综述

摘要：

基于Dirichlet过程的非参数贝叶斯方法将先验分布有效扩展到了非参数分布,并广泛应用于密度估计、分层线性模型、有序数据以及生存数据等领域的分析。由于理论和实际的需要,该方法不断发展。为此,文章综述了基于Dirichlet过程的非参数贝叶斯方法的构造、算法及其在不同理论框架下的最新进展,并展望了未来的几个发展方向。

关键词：非参数贝叶斯方法、Dirichlet过程、蒙特卡罗抽样、变分推断

分类号：C8(统计学)

资助基金：南京邮电大学引进人才基金资助项目NYS211025

在线出版日期：2012-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：96-99