概率模型由于其灵活的表达形式成为当前广泛使用的密度估计和聚类工具之一。目前,随着因特网技术的快速发展,信息化数据呈现出爆炸式增长,如何将概率模型应用于大规模数据集上成为了急待解决的问题。针对这一现象,本文主要就如何解决大规模数据集上概率混合模型中的参数估计和模型需选择问题进行了深入探究。首先,本文介绍了当前概率模型的研究现状和意义,引出了概率模型的定义,对模型参数估计和模型选择的两种主要方法——确定性方法和非确定性方法进行了介绍,其中,确定性方法以EM算法为主,但是EM算法存在初始值敏感和不能自动确定混合分量数的问题。因此采用以贝叶斯方法为代表的非确定性方法。但是直接使用贝叶斯公式并不能求解,因此采用近似推理方法解决该问题。接下来,本文对逆狄利克雷混合模型进行建模,采用传统变分贝叶斯框架,通过不断最大化变分函数目标的下界来逼近真实的后验分布。在传统变分贝叶斯基础上,引入随机变分贝叶斯方法,解决传统变分贝叶斯方法效率低的问题。传统变分贝叶斯方法更新局部参数时需要估计所有数据点的局部变分参数。随机变分方法每次迭代更新局部参数先抽取部分样本计算局部变分参数,再根据局部变分参数求解中间全局变分参数,最后将中间变分参数和上一次的全局变分参数加权平均得到当前的全局变分参数。最后,将本文提出的随机变分方法和传统变分方法进行实验对比,设置合成数据集,对比两种算法的估计准确率,实验结果表明随机变分方法能够准确估计模型参数和混合系数,同时减少了计算量,大大提高了算法的运行效率。在公认的数据集Scene13和Caltech04上进行图像分类实验,在实际场景中验证了随机变分算法的准确性和高效性。