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高斯朴素贝叶斯模型的超参数

时间: 2023-11-10 11:06:26 浏览: 88

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贝叶斯超参数优化matlab代码主动 GP 超参数学习这是 MATLAB 中描述的主动学习 GP 超参数方法的 MATLAB 实现 Garnett, R.、Osborne, M. 和 Hennig, P. 高斯过程线性嵌入的主动学习。 (2014)。第 30 届人工智能不确定性会议（UAI 2014）。给定函数f上的 GP 模型：该例程依次选择一系列位置X = { x i } 进行观察，目的是尽快学习 GP 超参数θ 。这是通过保持概率信念p ( θ | D ) 并通过最大化贝叶斯主动学习差异 (BALD) 标准来选择每个观察位置来完成的 N. Houlsby、F. Huszar、Z. Ghahramani 和 M. Lengyel。用于分类和偏好学习的贝叶斯主动学习。 (2011)。 arXiv 预印本 arXiv:1112.5745 [stat.ML]。此实现使用 Garnett 等人中描述的对 BALD 的近似。上面的论文，它依赖于近似 GP 超参数边缘化的“边缘 GP”（MGP）方法。主要入口点是learn_gp_hyperparameters.m 。有关简

高斯朴素贝叶斯模型的超参数包括平滑参数（smoothing parameter）和变量的先验分布参数。平滑参数是为了解决零概率问题而引入的，用于在计算条件概率时对各个特征的计数进行平滑处理。常用的平滑方法有拉普拉斯平滑（Laplace smoothing）和Lidstone平滑（Lidstone smoothing）。变量的先验分布参数则是指定每个特征的先验分布类型，对于高斯朴素贝叶斯模型，通常假设每个特征都服从高斯分布。这些超参数可以通过交叉验证等方法进行调优，以获得更好的模型性能。

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