本文關(guān)鍵詞：稀疏貝葉斯模型在分類與回歸上的研究與應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《南京航空航天大學(xué)》 2015年

稀疏貝葉斯模型在分類與回歸上的研究與應(yīng)用

蘇樂群  

【摘要】：貝葉斯模型作為概率形式表示變量之間不確定關(guān)系的學(xué)習(xí)方法,具有完善的理論基礎(chǔ)及靈活的推斷能力,因而成為數(shù)據(jù)挖掘的有效工具。本文針對其計算復(fù)雜度較高之不足,受相關(guān)向量機(jī)的啟發(fā),在貝葉斯理論基礎(chǔ)上提出了稀疏貝葉斯模型,并將其應(yīng)用于分類與回歸問題上,主要工作有:1)提出了稀疏貝葉斯分類并進(jìn)一步應(yīng)用到代價敏感問題上。根據(jù)自相關(guān)決策(ARD),假設(shè)參數(shù)向量符合零均值的高斯先驗分布,通過概率表示樣本正確分類的置信度并結(jié)合樣本信息和先驗知識計算最大后驗概率,從而求取最優(yōu)分類超平面。進(jìn)一步將該稀疏貝葉斯模型用于代價敏感問題,并在人工數(shù)據(jù)集和UCI數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果驗證了算法的有效性。,2)提出了稀疏貝葉斯回歸并進(jìn)一步應(yīng)用到異常檢測問題上。與稀疏貝葉斯分類模型不同,該算法假設(shè)回歸問題上的噪聲服從零均值的高斯分布,通過求取最大后驗概率找到最優(yōu)回歸面,并推廣到異常檢測問題上,人工數(shù)據(jù)集和UCI數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果驗證了算法的有效性。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：O212.8
【目錄】：

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