基于重缩放高斯过程先验的贝叶斯推断
统计理论
2009-09-29 v1 统计理论
摘要
我们将重缩放高斯过程用作非参数统计模型中函数型参数的先验模型。我们展示了后验分布的收缩速率如何依赖于缩放因子。特别地，我们给出了重缩放高斯过程先验，使得后验分布以最优收敛速率收缩至真实参数周围。为推导我们的结果，我们建立了光滑平稳高斯过程的小偏差概率界。
引用
@article{arxiv.0710.3679,
title = {Bayesian inference with rescaled Gaussian process priors},
author = {Aad van der Vaart and Harry van Zanten},
journal= {arXiv preprint arXiv:0710.3679},
year = {2009}
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评论
Published in at http://dx.doi.org/10.1214/07-EJS098 the Electronic Journal of Statistics (http://www.i-journals.org/ejs/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)