吉布斯型印度自助餐过程
摘要：广义化印度自助餐过程，参数是Gibbs类型的随机测度。包含了两个已有的类别作为特例：原始的二参数印度自助餐过程，对应于狄利克雷过程；稳定的（或三参数）印度自助餐过程，对应于皮特曼-约尔过程。Gibbs类型的分区的渐近行为，如潜在群集数量的幂律，对应于这类Gibbs类型特征分配模型的类似特征。尽管包含了几个不同的子类，但是Gibbs类型的分区特性使我们能够在任何模型的子类中开发后验推理的黑箱程序。通过数值实验，我们比较和对比了其中几个子类，并突出了潜在特征中不同幂律行为的实用性。
作者：Creighton Heaukulani and Daniel M. Roy
论文ID：1512.02543
分类：Machine Learning
分类简称：stat.ML
提交时间：2019-11-12