泊松混合的贝叶斯泛化误差与单纯形 Vandermonde 矩阵型奇点
统计理论
2020-01-01 v1 统计理论
摘要
泊松混合是计算机科学、生物学和社会学中具有实际重要性的模型之一。然而，由于其后验分布无法由任何正态分布近似，其理论性质尚未被研究。此类模型被称为奇异的，且已知实对数典范阈值（RLCT）等于贝叶斯泛化误差渐近主项的系数。本文推导了单纯形 Vandermonde 矩阵型奇点的 RLCT，该阈值在一般情况下等于泊松混合的 RLCT。
引用
@article{arxiv.1912.13289,
title = {Bayesian Generalization Error of Poisson Mixture and Simplex Vandermonde Matrix Type Singularity},
author = {Kenichiro Sato and Sumio Watanabe},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.13289},
year = {2020}
}
备注
33 pages