稀疏貝葉斯模型在分類與回歸上的研究與應(yīng)用.pdf_第1頁(yè)
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1、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(duì)其計(jì)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(wèn)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(jià)敏感問(wèn)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(yàn)分布，通過(guò)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(yàn)知識(shí)

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