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混合厄朗模型的变分贝叶斯学习

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 背景介绍第11-14页
第二章 混合厄朗模型第14-17页
第三章 参数估计第17-24页
    3.1 最大似然估计第17页
    3.2 贝叶斯估计第17-19页
    3.3 贝叶斯变分估计第19-24页
第四章 混合厄朗模型的变分法应用第24-33页
    4.1 潜变量的引进第24-25页
    4.2 先验分布第25-26页
    4.3 利用变分法进行后验分布估计第26-33页
第五章 CMM-VBEM算法第33-38页
    5.1 数初始化:CMM算法第33-34页
    5.2 形状参数m的调整第34-35页
    5.3 混合个数d的选择:BIC准则第35-36页
    5.4 VBEM算法第36-38页
第六章 例证分析第38-47页
    6.1 模拟第38-43页
        6.1.1 k=1的混合厄朗模型模拟第38-40页
        6.1.2 k>1的混合厄朗模型模拟第40-43页
    6.2 实例分析:流式细胞术数据flow cytometry第43-47页
第七章 结论第47-48页
参考文献第48-51页
致谢语第51页

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