核贝叶斯规则
摘要：一种基于非参数核方法实现贝叶斯规则的方法，基于在再生核希尔伯特空间中的概率表示。概率由到RKHS的规范映射的均值唯一地描述。先验概率和条件概率以经验样本的RKHS函数表示：这些量不需要显式参数模型。后验概率同样是加权样本的RKHS均值。推导了后验期望函数的估计器，并证明了一致性的速率。介绍了一些代表性的核贝叶斯规则应用，包括无似然度的贝叶斯计算和非参数状态空间模型的滤波。
作者：Kenji Fukumizu, Le Song, and Arthur Gretton
论文ID：1009.5736
分类：Machine Learning
分类简称：stat.ML
提交时间：2011-09-29