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贝叶斯非参数估计

引言

在上一节中，我们讨论了贝叶斯估计的基本原理和方法。贝叶斯估计通过结合先验分布和似然函数来推断后验分布，从而对未知参数进行估计。然而，在实际应用中，我们常常遇到参数空间无限或参数数量不确定的情况。这些情况下，传统的参数估计方法往往难以胜任，而贝叶斯非参数估计则提供了一种灵活且强大的解决方案。

贝叶斯非参数估计的核心思想是将先验分布定义在函数空间或分布空间上，而不是具体的参数上。这种方法在处理复杂信号和数据时具有显著的优势，因为它可以适应数据的不确定性，并且不需要事先确定参数的数量。本节将详细介绍贝叶斯非参数估计的基本原理、常用模型及