可选 P''{o}lya 树的计算方面
摘要：Optional P''{o}lya Tree（OPT）是一种灵活的非参数贝叶斯模型，用于密度估计。尽管其有优点，但OPT推断的计算仍具有挑战性。在本文中，我们对OPT推断进行了时间复杂度分析，并提出了两种算法改进。第一种改进称为Limited-Lookahead Optional P''{o}lya Tree（LL-OPT），旨在极大加速OPT推断的计算。第二种改进修改了OPT或LL-OPT的输出，并生成连续的分段线性密度估计。我们使用模拟来展示这两种改进的性能。
作者：Hui Jiang, John C. Mu, Kun Yang, Chao Du, Luo Lu, Wing Hung Wong
论文ID：1309.5489
分类：Computation
分类简称：stat.CO
提交时间：2013-09-24