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阿基·维塔里;Jouko Lampinen公司

使用交叉验证预测密度进行贝叶斯模型评估和比较。 （英语） Zbl 1002.62029号

神经计算。 14，第10号，2439-2468（2002）.
总结：我们讨论了复杂层次贝叶斯模型的评估、比较和选择的实用方法。评估模型优度的一种自然方法是通过估计预期效用来估计其未来预测能力。与其仅仅进行点估计，重要的是获得预期效用估计的分布，因为它描述了估计中的不确定性。预期效用估计的分布也可用于比较模型，例如，通过计算一个模型比其他模型具有更好的预期效用的概率。
我们提出了一种使用交叉验证预测密度来获得预期效用估计的方法，以及使用贝叶斯自举法从其分布中获得样本的方法。我们还讨论了两种实用交叉验证方法（重要性抽样和k倍交叉验证）的概率假设和性质。作为示例，我们在一个玩具问题和两个具有挑战性的实际问题中使用多层感知器神经网络和高斯过程以及马尔可夫链蒙特卡罗采样。

引用于24文件

MSC公司：

2015年1月62日 贝叶斯推断
65立方厘米60 统计学中的计算问题（MSC2010）
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

分层贝叶斯模型;神经网络
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Vehtari}和\textit{J.Lampinen}，神经计算。14，第10号，2439-2468（2002年；兹bl 1002.62029）
全文： 内政部

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