search query: @keyword principal component analysis / total: 23
reference: 8 / 23
« previous | next »
Author:Virtanen, Seppo Juhani
Title:Bayesian exponential family projections
Bayesilaisia projektiomenetelmiä eksponentiaaliperheissä
Publication type:Master's thesis
Publication year:2010
Pages:[6] + 47      Language:   eng
Department/School:Elektroniikan, tietoliikenteen ja automaation tiedekunta
Main subject:Informaatiotekniikka   (T-61)
Supervisor:Kaski, Samuel
Instructor:Klami, Arto
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark Aalto  1579   | Archive
Keywords:approximative Bayesian inference
bayesian modeling
canonical correlation analysis
exponential family
principal component analysis
supervised and unsupervised learning
approksimatiivinen Bayerilainen inferenssi
Bayesilainen mallintaminen
eksponentiaaliperhe
kanoninen korrelaatioanalyysi
ohjaamaton ja ohjattu oppiminen
pääkomponenttianalyysi
Abstract (eng): Exploratory data analysis stands for extracting useful information from data sets.
Machine learning methods automate this process by fitting models to data.
It is essential to provide all available background knowledge for building such models.

Principal component analysis is a standard method for exploratory data analysis.
Recently its probabilistic interpretation has illustrated that it is only suitable for a specific type of data.
Extension of principal component analysis to the exponential family removes this problem.

In this thesis a general model family suitable for the analysis of multiple data sources is presented by building on the exponential family principal component analysis.
The unifying framework contains as special cases methods suitable for unsupervised and supervised learning.

While earlier methods have mainly relied on maximum likelihood inference, in this thesis Bayesian modelling is chosen.
In Bayesian modelling background knowledge is utilized in the form of prior distributions.
In this thesis, a general prior distribution is proposed that takes distribution-specific constraints into account.

Multiple contributions to modelling, inference and model interpretation are introduced.
With empirical experiments it is demonstrated how the proposed methods outperform traditional methods.
Abstract (fin): Eksploratiivinen data-analyysi tarkoittaa oleellisen informaation löytämistä tietoaineistoista, Koneoppimismenetelmät automatisoivat tämän tavoitteen sovittamalla dataan malleja.
On oleellista, että kaikki taustatieto voidaan käyttää kyseisten mallien rakentamiseen.

Pääkomponenttianalyysi on tyypillinen koneoppimismenetelmä eksploratiiviseen analyysiin.
Viime aikoina sen probabilistiset tulkinnat ovat osoittaneet menetelmän rajoittuneisuuden tietyn tyyppiseen dataan.
Pääkomponenttianalyysin laajennus eksponentiaaliperheen jakaumiin korjaa tämän ongelman.

Työssä esitetään yleinen malliperhe, joka soveltuu usean aineiston analyysiin, rakentamalla pääkomponenttianalyysin eksponentiaaliperheen laajennuksen päälle.
Yhtenäinen viitekehys sisältää menetelmiä, jotka soveltuvat ohjattuun ja ohjaamattomaan oppimiseen.

Aiemmista menetelmistä poiketen työssä käytetään Bayesilaista menetelmää suurimman uskottavuuden menetelmän sijaan.
Bayesilaisessa menetelmässä tausta- tietoa voidaan esittää priorijakaumien muodossa.
Työssä esitetään yleinen priorijakauma, jolla voidaan ottaa jakaumille tyypilliset piirteet huomioon.

Työssä esitetään useita parannuksia mallintamiseen, mallien rakentamiseen, oppimiseen ja tulkintaan liittyen.
Empiirisillä kokeilla osoitetaan, että esitetyt menetelmät toimivat paremmin kuin perinteiset menetelmät.
ED:2010-12-17
INSSI record number: 41448
+ add basket
« previous | next »
INSSI