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贾思齐

作品数：1 被引量：8H指数：1
供职机构：立命馆大学更多>>
发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金辽宁省教育厅高等学校科学研究项目国家民委科研基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇后验概率
  • 1篇高斯
  • 1篇高斯过程
  • 1篇贝叶斯
  • 1篇贝叶斯方法

机构

  • 1篇大连理工大学
  • 1篇大连民族学院
  • 1篇立命馆大学

作者

  • 1篇刘文鹏
  • 1篇贺建军
  • 1篇张俊星
  • 1篇崔艳秋
  • 1篇许爽
  • 1篇贾思齐

传媒

  • 1篇控制与决策

年份

  • 1篇2014
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
一种新高斯过程分类算法被引量：8
2014年
由于需要利用高斯函数逼近潜变量函数的后验概率,传统高斯过程分类算法通常都存在计算复杂度高的问题.对此,提出一种新高斯过程分类算法.该算法的基本思想为:首先,利用Parzen窗方法估计出每个训练样本的后验概率;然后,通过所得到的后验概率将原始分类问题变换为回归问题;进而分析地得到潜变量函数后验概率的显式表达式,以避免逼近后验概率所面临的高计算复杂度问题.仿真实验结果表明,所提出的算法在分类精度上优于已有的高斯过程分类算法.
贺建军张俊星贾思齐刘文鹏许爽崔艳秋
关键词：后验概率贝叶斯方法
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共1页<1>
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