相容的贝叶斯学习及其后验分布的渐近正态性

• 作者: 林士敏 胡振宇 陆玉昌
• 来源期刊: 广西师范大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 贝叶斯学习 相容性 渐近正态性 数据采掘
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 页码范围: 43-46
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 3154字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-6600.2004.01.010

摘要

从计算学习理论的角度研究贝叶斯学习的相容性和后验分布的渐近正态性,给出了贝叶斯学习的正则条件,证明了在这些条件下贝叶斯学习不仅是相容的,而且后验分布是渐近正态的.由于正态分布计算相对简单,该结果为指派恰当有效的先验分布、寻找简化贝叶斯学习计算的方法提供了理论依据,给出的正则条件比Heyde与Johnstone的5个条件更为简化,便于应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆玉昌	清华大学计算机科学与技术系	86	4098	32.0	63.0
2	林士敏	广西师范大学数学与计算机科学学院	49	597	12.0	23.0
3	胡振宇	中国科学院软件研究所	15	159	8.0	12.0