26年WP应用统计学在线更新数据的建模分析7.78-AI10.35-约51721字符.doc

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哈尔滨理工大学学士学位论文在线更新数据的建模分析摘要由于在医疗监测、金融交易、电力巡检等场景中均会产生大量的在线更新数据，这些数据具有实时性和连续性等特征。而传统离线数据处理方法具有存储成本高、响应滞后等问题，本文提出基于二阶泰勒近似与贝叶斯模型平均的模型来解决传统离线数据处理存在的问题。首先本文对在线更新数据、广义线性模型、贝叶斯模型平均、贝叶斯定理与马尔可夫蒙特卡洛算法等理论进行了阐述；其次提出了创新的在线贝叶斯算法，利用一阶与二阶泰勒近似的在线对数似然计算方法，基于在线贝叶斯信息准则（BIC）的构建模型权重递归更新机制...

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