图模型 Wishart 分布归一化常数的精确公式
统计理论
2016-06-23 v2 统计理论
摘要
高斯图模型在过去四十年中受到了统计学和机器学习社区的极大关注。在该模型的贝叶斯处理中，G-Wishart 分布作为满足图约束的逆协方差矩阵的共轭先验。虽然设定非归一化密度很简单，但这些分布的归一化常数仅对弦图（或可分解图）已知。直到现在，一般图的归一化常数是否可以显式表示尚不清楚，因此出现了大量试图避免这种明显难解性的计算文献。我们通过提供一般图的 G-Wishart 归一化常数的显式表示来解决这一问题。
引用
@article{arxiv.1406.4901,
title = {Exact formulas for the normalizing constants of Wishart distributions for graphical models},
author = {Caroline Uhler and Alex Lenkoski and Donald Richards},
journal= {arXiv preprint arXiv:1406.4901},
year = {2016}
}