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申请/专利权人：绥化学院
摘要：本发明提出一种基于贝叶斯线性回归的超参数优化EM算法的图像分类方法，所述方法包括以下步骤：步骤1，得到对数边缘似然函数；步骤2、将参数权重w看作隐变量，推导超参数α,β,γ的EM算法；步骤3、将超参数优化的EM算法应用到MNIST经典手写数字库图像识别。对于MNIST经典手写数字库，经过本发明所述方法超参数优化后的回归分析模型，然后应用多类逻辑回归对图像测试集进行分类与识别，从效果上看，分类更加准确，具有更好的泛化能力。
主权项：1.一种基于贝叶斯线性回归的超参数优化EM算法的图像分类方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1，得到对数边缘似然函数；步骤2、将参数权重w看作隐变量，推导超参数α,β,γ的EM算法；步骤3、将超参数优化的EM算法应用到MNIST经典手写数字库图像识别；所述步骤3具体为：170000张手写数字0到9图像中的每张图像都是28×28个像素点，把每一张图像的灰度数据转成一个28×28＝784的一维向量存储起来；2确定每一张0到9图像的特征，得到目标变量t；3对训练集，应用EM算法进行超参数优化；4对训练集，应用最小二乘法对权重参数w进行优化，确定权重参数w的值；5对优化后的超参数与权重参数w的回归分析模型，再应用多类逻辑回归对10000张测试集的数字0到9的图像进行识别与分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 绥化学院 一种基于贝叶斯线性回归的超参数优化EM算法的图像分类方法
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