二项分布 , 多项分布, 以及与之对应的beta分布和狄利克雷分布
1. 二项分布与beta分布对应
2. 多项分布与狄利克雷分布对应
3. 二项分布是什么?n次bernuli试验服从 二项分布
二项分布是N次重复bernuli试验结果的分布。 bernuli实验是什么?做一次抛硬币实验,该试验结果只有2种情况,x= 1, 表示正面。 x=0,表示反面。 bernuli(x|p) = p^x*(1-p)^(1-x)。如果了n次, 我们只要数一下正面的次数n_x,即可得到反面的次数n-n_x。 n次重复的nernuli试验: n-bernuli(n_x|N,p) = p^n_x*(1-p)^(n-n_x), (忽略前边的组合系数)
2.13. 多项分布是什么?是k维的贝努力试验。n次抛骰子试验服从多项试验。
multi(n_x|p,N) =pi(p^n_k), 每个骰子上的编号都是一个贝努力试验结果。 n_x, p都是一个向量。 表示,比如我们想知道编号1出现2ci, 标号2出现5次, 3出现2次,4出现4次, 5出现3次,6出现2次的概率: n_x = [2,5,2,4,3,3, 对应的概率分别是p=[0,1, 0,3 0.1, 0..2, 0.15, 0.15]
4. 贝叶斯学派: 贝叶斯全概率公式: P(u|x) = P(X|u)*P(u). 贝叶斯公式右边的P(X|u)也称为似然分布, 先验分布是P(u)
先验和后验是同一分布时,我们称之为共轭。如果选用beta分布。 对一个X为2值变量来说, P(X|u) 服从二项分布P(X|u,N) = u^x* (1-u)*(N-x). 如果先验分布也有类似的指数分布,那样的话后延分布也
beta分布一般用来表示二项分布的先验分布。 因为beta分布与二项分布的类似。 也
二项分布 , 多项分布, 以及与之对应的beta分布和狄利克雷分布的更多相关文章
- 伯努利分布、二项分布、多项分布、Beta分布、Dirichlet分布
1. 伯努利分布 伯努利分布(Bernoulli distribution)又名两点分布或0-1分布,介绍伯努利分布前首先需要引入伯努利试验(Bernoulli trial). 伯努利试验是只有两种可 ...
- LDA学习之beta分布和Dirichlet分布
---恢复内容开始--- 今天学习LDA主题模型,看到Beta分布和Dirichlet分布一脸的茫然,这俩玩意怎么来的,再网上查阅了很多资料,当做读书笔记记下来: 先来几个名词: 共轭先验: 在贝叶斯 ...
- (转)Gamma分布,Beta分布,Multinomial多项式分布,Dirichlet狄利克雷分布
1. Gamma函数 首先我们可以看一下Gamma函数的定义: Gamma的重要性质包括下面几条: 1. 递推公式: 2. 对于正整数n, 有 因此可以说Gamma函数是阶乘的推广. 3. 4. ...
- 二项分布 多项分布 伽马函数 Beta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: ...
- Beta分布和Dirichlet分布
在<Gamma函数是如何被发现的?>里证明了\begin{align*} B(m, n) = \int_0^1 x^{m-1} (1-x)^{n-1} \text{d} x = \frac ...
- NLP点滴——文本相似度
[TOC] 前言 在自然语言处理过程中,经常会涉及到如何度量两个文本之间的相似性,我们都知道文本是一种高维的语义空间,如何对其进行抽象分解,从而能够站在数学角度去量化其相似性.而有了文本之间相似性的度 ...
- 自然语言处理之LDA主题模型
1.LDA概述 在机器学习领域,LDA是两个常用模型的简称:线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)和 隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Alloca ...
- 理解 LDA 主题模型
前言 gamma函数 0 整体把握LDA 1 gamma函数 beta分布 1 beta分布 2 Beta-Binomial 共轭 3 共轭先验分布 4 从beta分布推广到Dirichlet 分布 ...
- 通俗理解LDA主题模型(boss)
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. ...
随机推荐
- junit学习之junit的基本介绍
Junit目前在一些大的公司或者相对规范的软件中使用的比较多,相当多的小公司并没有把单元测试看的太重要.在大点的公司开发人员每天上班后,第一件事情就是从svn上把自己负责的代码checkout下来,然 ...
- 转载 关于include尖括号和双引号的区别。
对于使用尖括号( < >),预处理程序cpp在系统预设包含文件目录(如/usr/include)中搜寻相应的文件,而对于使用双引号(“ ”),cpp在当前目录中搜寻头文件,这个选项的作用是 ...
- Google网站遭到域名劫持
今天晚上,包括Google.com在内的绝大多数Google国际网站,例如Google.com.Gmail.Google Reader.Google Docs等,在中国部分省市均出现无法访问的情况. ...
- flask之flask-restful
0.需要的库flask_restful from flask import Flask from flask_cors import CORS 1.参数的获取self.parser.add_argum ...
- Dobbo问题及解决方案:forbid-consumer
本地运行Dubbo经常出现以下情况: com.alibaba.dubbo.rpc.RpcException: Forbid consumer 10.0.53.69 access service com ...
- 从jvm角度来解析java语法糖
java有很多语法糖,比如自动拆箱,自动装箱,foreach等等,这些原理相信每一个入门教程里都有讲,但是我相信不是每一个人 都通过查看这些语法糖的字节码来确认这些原理,因为我也是现在才想看一下. 1 ...
- sourcetree 分支的创建合并
sourcetree 分支的创建合并,提交 https://blog.csdn.net/qq_34975710/article/details/74469068 sourcetree测试版本的配置忽略 ...
- IaaS vs PaaS vs SaaS
在云计算的早期阶段,企业面临的最大问题是他们是否应该使用公共云服务.如今,几乎所有的组织都在采用一些公共云服务.更重要的问题是企业应该使用哪种云服务:基础设施即服务(IaaS),平台即服务(PaaS) ...
- PowerHA完全手册(二)
http://www.aixchina.net/home/space.php?uid=1006&do=blog&id=40117 第二部分--安装配置篇2.1. 准备2.1.1. 安装 ...
- mysql实战优化之三:表优化
对于大多数的数据库引擎来说,硬盘操作可能是最重大的瓶颈.所以,把你的数据变得紧凑会对这种情况非常有帮助,因为这减少了对硬盘的访问. 如果一个表只会有几列罢了(比如说字典表,配置表),那么,我们就没有理 ...