베이즈 비모수적 방법

베이즈 비모수적 방법은 모델 복잡성이 사전에 고정되지 않고 데이터에 따라 자동으로 증가하는 유연한 베이즈 모델들의 계열입니다. 가장 널리 사용되는 두 가지 구성원은 디리클레 과정 혼합(Dirichlet Process Mixture, DPM)으로, 클러스터 수를 미리 지정하지 않고 관측치를 군집화하며, 가우시안 과정(Gaussian Process, GP) 회귀로, 함수에 직접 사전 분포를 부여하여 모수적 형태를 고정하지 않고 회귀 또는 분류를 수행합니다. 두 프레임워크 모두 베이즈 비모수적 문헌에서 형식화되었으며, GP에 대한 표준적인 처리는 Rasmussen과 Williams (2006)에 의해 제공되었습니다.