Conjugate prior relationships The following diagram summarizes conjugate prior relationships for a number of common sampling distributions. Arrows point from a sampling distribution to its conjugate prior distribution. The symbol near the arrow indic…

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的后验概率P(A|B)(后验概率是一个条件概率,即在B发生的条件下A发生的概率)计算公式是P(A|B)=P(AB)/P(B),而又有乘法公式P(AB)=P(A)P(B|A),这里的P(A)称为先验…

The Joys of Conjugate Priors (Warning: this post is a bit technical.) Suppose you are a Bayesian reasoning agent.  While going about your daily activities, you observe an event of type .  Because you're a good Bayesian, you have some internal paramet…

Conjugate prior-共轭先验的解释    原文:http://blog.csdn.net/polly_yang/article/details/8250161 一 问题来源: 看PRML第二章时遇到的. 二 问题描述: PRML第68页说:“We shall see that an import role is played by conjugate priors, that lead to posterior distributions having the same functi…

In statistics and in statistical physics, Gibbs sampling or a Gibbs sampler is aMarkov chain Monte Carlo (MCMC) algorithm for obtaining a sequence of observations which are approximated from a specifiedmultivariate probability distribution (i.e. from…

Introduction In statistics, the Wishart distribution is generalization to multiple dimensions of the chi-squared distribution (卡方分布), or, in the case of non-integer degrees of freedom, of the gamma distribution. It is a family of probability distribu…

多项分布 http://szjc.math168.com/book/ebookdetail.aspx?cateid=1&&sectionid=983 二项分布和多项分布 http://blog.csdn.net/shuimu12345678/article/details/30773929 0-1分布: 在一次试验中,要么为0要么为1的分布,叫0-1分布. 二项分布: 做n次伯努利实验,每次实验为1的概率为p,实验为0的概率为1-p;有k次为1,n-k次为0的概率,就是二项分布B(n,p,…

2.1. Binary Variables 1. Bernoulli distribution, p(x = 1|µ) = µ 2.Binomial distribution + 3.beta distribution(Conjugate Prior of Bernoulli distribution) The parameters a and b are often called hyperparameters because they control the distribution of…

在机器学习领域中,概率模型是一个常用的利器.用它来对问题进行建模,有几点好处:1)当给定参数分布的假设空间后,可以通过很严格的数学推导,得到模型的似然分布,这样模型可以有很好的概率解释:2)可以利用现有的EM算法或者Variational method来学习.通常为了方便推导参数的后验分布,会假设参数的先验分布是似然的某个共轭分布,这样后验分布和先验分布具有相同的形式,这对于建模过程中的数学推导可以大大的简化,保证最后的形式是tractable. 在概率模型中,Dirichlet这个词出现的频率…

聚类(1)——混合高斯模型 Gaussian Mixture Model http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/7663885 聚类系列: 聚类(序)----监督学习与无监督学习 聚类(1)----混合高斯模型 Gaussian Mixture Model 聚类(2)----层次聚类 Hierarchical Clustering 聚类(3)----谱聚类 Spectral Clustering -----------------------…