统计稀疏学习中的贝叶斯非参数建模方法及其应用研究 电子书下载 PDF下载
内容简介
统计稀疏学习是计算机科学、统计学和认知科学的交叉领域，是一个新兴的统计学习研究方向，而贝叶斯非参数方法对统计稀疏学习中问题的研究有重要的作用。《统计稀疏学习中的贝叶斯非参数建模方法及其应用研究》对贝叶斯非参数方法的构造方法、表达能力和推理机制进行了研究和讨论。在此基础上，研究了贝叶斯非参数方法对统计稀疏学习中稀疏表示、稀疏建模和稀疏降维问题的建模方法和推理过程，并将其应用于具体视觉任务，例如手写数字识别、图像降噪、视频背景剪除等，同时也利用这些视觉任务验证了方法的可行性和有效性。
同类热门电子书下载更多
- 分位数回归模型
- 评分加总量表构建导论
- 经济管理类专业《统计学》实验教程：基于Excel/SPSS/Stata操作与应用 [Practical Course of Statistics for Economics and Management Majors]
- 《统计学原理》学习指导及Excel数据统计分析（第3版）
- 统计基础与实务(第3版微课版十四五职业教育国家规划教材)
- 带有辅助信息的混合模型及其应用/墨香财经学术文库
- 大数据下广义线性模型的分布式估计
- 用Stata进行量化分析/经管研究方法系列译丛
- 应用时间序列分析——基于Python
- Minitab统计分析方法及应用(第3版高级版)/统计与数据科学系列
- 初级统计学：循序渐进的方法（第10版 英文）
- 地区生产总值核算国际比较研究
- 非递归模型：内生性、互反关系与反馈环路
- 重庆科技统计年鉴（2022）
- Python数据分析基础（第3版）
- 空间统计分析R语言
- 中国医疗保障统计年鉴-2021（含光盘）
- 基于SPSS的数据分析（第5版）（数据分析与应用丛书）
- 第三次全国经济普查分析报告选编
- 中国火炬统计年鉴-2022
Copyright © 2024 by topbester.com.
All Rights Reserved.
沪ICP备14027842号-1
All Rights Reserved.
沪ICP备14027842号-1