Gamma分布与共轭先验 Gamma函数 对于整数$n$的阶乘，我们有$n!=n\times (n 1)...\times1$。 对于实数$x$的阶乘，计算公式为： $$ \Gamma(x)=\int_0^\infty t^{x 1}e^{ t}\,dt $$ 性质如下： 1. $\Gamma(x+ ...
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2020-01-17 23:16:16
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参考： https://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7340099 wiki 理解了贝叶斯之后，再理解这些概念就轻松很多，原文如下。 在贝叶斯统计中，如果后验分布与先验分布属于同类，则先验分布与后验分布被称为共轭分布，而先验分布被称为似然函数的 ...
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2018-04-09 20:59:02
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1、伯努利分布 对于二元随机变量x∈{0, 1}，即x的取值要么是0，要么是1。假设x描述的是扔一枚损坏的硬币的结果（即正反面朝上的概率不一定相等），x=1表示正面朝上，概率为参数μ，则有： p(x=1 | μ) = μ，其中0≤μ≤1 狄利克雷分布， 多项式分布，先验分布，共轭先验 ...
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2017-12-17 12:22:10
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PART 1 这个性质被叫做共轭性。共轭先验使得后验概率分布的函数形式与先验概率相同，因此使得贝叶斯分析得到了极?的简化。 V:文档集中不重复的词汇的数目 语料库共有m篇文档，； 对于文档，由个词汇组成，可重复； 是第m个文档中的第n个词。 :文档集中文档的总数 :第m个文档中包含的词汇总数 :文档... ...
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2017-09-30 15:01:49
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了解LDA需要明白如下数学原理：
一个函数：gamma函数
四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布
一个概念和一个理念：共轭先验和贝叶斯框架
两个模型：pLSA、LDA（文...
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2016-10-21 20:22:07
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在贝叶斯学派的观点中，先验概率、后验概率以及共轭先验的概念非常重要。而在机器学习中，我们阅读很多资料时也要频繁地跟他们打交道。所以理清这些概念很有必要。本文将通过几个例子详细解释关于先验概率、后验概率、Gamma函数、Beta分布以及共轭先验等概念。...
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2016-05-12 11:29:26
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目录
1Bayesian model selection贝叶斯模型选择
1奥卡姆剃刀Occams razor原理
2Computing the marginal likelihood evidence
2-1 BIC approximation to log marginal likelihood
2-2贝叶斯因子
3先验
3-1 确定无信息先验分布的Jeffreys原则
3-2共轭先验Conjug...
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2016-04-05 10:50:57
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共轭是贝叶斯理论中的一个概念，一般共轭要说是一个先验分布与似然函数共轭；那么就从贝叶斯理论中的先验概率，后验概率以及似然函数说起：在概率论中有一个条件概率公式，有两个变量第一个是A,第二个是B ,A先发生，B后发生，B的发生与否是与A有关系的，那么我们要想根据B的发生情况来计算 A发生的概率就是所谓...
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2016-01-19 23:22:27
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0 前言 看完前面几篇简单的文章后，思路还是不清晰了，但是稍微理解了LDA，下面@Hcy开始详细进入boss篇。其中文章可以分为下述5个步骤：一个函数：gamma函数四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布一个概念和一个理念：共轭先验和贝叶斯框架两个模型：pLSA、LDA（...
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2016-01-06 17:54:25
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如果你读过贝叶斯学习方面的书或者论文，想必是知道共轭先验这个名词的。现在假设你闭上眼睛，你能准确地说出共轭分布是指哪个分布和哪个分布式共轭的吗？我之前就常常把这个关系弄错，现在记录如下，以加强印象。贝叶斯学派和频率学派的区别之一是特别重视先验信息对于inference的影响，而引入先验信息的手段有“...
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2015-08-19 00:17:12
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