روشهای ناپارامتری بیزی
روشهای ناپارامتری بیزی خانوادهای از مدلهای بیزی انعطافپذیر هستند که در آنها پیچیدگی مدل از پیش تعیین نمیشود، بلکه بهطور خودکار با دادهها رشد میکند. دو عضو پرکاربردتر عبارتند از: مخلوط فرآیند دیریکله (DPM) که مشاهدات را بدون تعیین پیشینی تعداد خوشهها، خوشهبندی میکند؛ و رگرسیون فرآیند گاوسی (GP) که پیشینهای را مستقیماً بر روی توابع قرار میدهد و رگرسیون یا طبقهبندی را بدون تعهد به یک فرم پارامتری انجام میدهد. هر دو چارچوب در ادبیات ناپارامتری بیزی فرمولبندی شدهاند، با رویکرد متعارف GP که توسط راسموسن و ویلیامز (۲۰۰۶) ارائه شده است.
مطالعهٔ کامل روش
برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
منابع
- Rasmussen, C.E. & Williams, C.K.I. (2006). Gaussian Processes for Machine Learning. MIT Press. ISBN: 978-0262182539
- Müller, P. & Quintana, F.A. (2004). Nonparametric Bayesian Data Analysis. Statistical Science, 19(1), 95–110. DOI: 10.1214/088342304000000017 ↗
نحوهٔ استناد به این صفحه
ScholarGate. (2026, June 1). Bayesian Nonparametric Methods (Dirichlet Process / Gaussian Process). ScholarGate. https://scholargate.app/fa/bayesian/bayesian-nonparametric
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- رگرسیون بیزیبیزی↔ compare
- فرایند گوسییادگیری ماشین↔ compare
- زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)بیزی↔ compare
در این صفحه مشکلی دیدید؟ گزارش دهید یا اصلاحی پیشنهاد کنید →