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統計稀疏學習是計算機科學、統計學和認知科學的交叉領域，是一個新興的統計學習研究方向，而貝葉斯非參數方法對統計稀疏學習中問題的研究有重要的作用。何巖所著的這本《統計稀疏學習中的貝葉斯非參數建模方法及其應用研究》對貝葉斯非參數方法的構造方法、表達能力和推理機制進行了研究和討論。在此基礎上，研究了貝葉斯非參數方法對統計稀疏學習中稀疏表示、稀疏建模和稀疏降維問...顯示全部信息
目次
第1章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 國內外研究現狀
第2章 貝葉斯非參數模型的構建
2.1 符號約定
2.2 貝葉斯非參數模型
2.3 相關理論基礎
2.4 狄利克雷過程
2.5 狄利克雷過程的構造
2.6 貝塔過程
2.7 小結
第3章 貝葉斯稀疏表示
3.1 稀疏表示
3.2 貝葉斯稀疏表示方法
3.3 基于離散混合貝塔過程的稀疏表示模型
3.4 小結
第4章 基于聚類特征的貝葉斯非參數字典學習
4.1 字典學習問題
4.2 現有字典學習算法
4.3 約束等距性條件
4.4 帶有聚類特征的貝葉斯非參數字典學習
4.5 小結
第5章 基于狄利克雷過程的聚類方法
5.1 貝葉斯非參數聚類
5.2 基于Polya Tree的高維稀疏聚類
5.3 小結
第6章 結束語
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