来源:http://hi.baidu.com/vyfrcemnsnbgxyd/item/2f10ecc3fc35597dced4f88b Dirichlet Process(DP)是一个很重要的统计模型,其可以看做是Dirichlet分布的一种在连续空间的推广过程.在统计学习中,DP尤其是其变形有很多 重要应用,是非参贝叶斯学习的重要方法.不过目前缺乏对于这样一个模型的入门级的介绍,本文将会介绍如何从Dirichlet分布演变到 Dirichlet Process,从而帮助大家更容易地踏入这个领…

Notes on the Dirichlet Distribution and Dirichlet Process In [3]: %matplotlib inline   Note: I wrote this post in an IPython notebook. It might be rendered better on NBViewer. Dirichlet Distribution The symmetric Dirichlet distribution (DD) can be co…

Dirichlet Process 和 Dirichlet Process Mixture模型 [本文链接:http://www.cnblogs.com/breezedeus/archive/2012/11/05/2754940.html,转载请注明出处.] Dirichlet Process (DP)被称为分布的分布.从DP抽取出的每个样本(一个函数)都可以被认为是一个离散随机变量的分布函数,这个随机变量以非零概率值在可数无穷个离散点上取值.比较有意思的是,从DP可以推导出几个非常著名的问题:…

狄利克雷过程(dirichlet process )的五种理解  原文:http://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7342837   无参数贝叶斯方法: Nonparametric Bayesian methods (Dirichlet processes)   狄利克雷过程(dirichlet process )是目前变参数学习(non parameter)非常流行的一个理论,很多的工作都是基于这个理论来进行的,如HDP(hierarch…

Most networking discussions are a jumble of acronyms. Forget the configuration details - what are the insights? Networking is about communication Text is the simplest way to communicate Protocols are standards for reading and writing text Beneath the…

https://www.youtube.com/watch?v=UApFKiK4Hi8…

http://www.cnblogs.com/zhangbojiangfeng/p/5962039.html [各种函数推导]…

0. 引入 现观察得到两个样本 θ1,θ2,来推测它们可能来自的分布: 假设来自于连续型概率密度函数, θ1,θ2∼H(θ) 则 θ1,θ2 相等的概率为 0,p(θ1=θ2)=0 概率为 0,不代表不可能发生,仍有发生的可能,只不过概率的测度为 0:(详见测度论相关知识) 纵然二者仍有可能相等,但因其概率测度为 0,实际上我们也只能视二者为不同的值: 假设来自于一种离散型概率质量函数,我们仍希望其具有与连续型分布函数相类似的形式,记此时的离散分布为 G,想要其与连续型概率密度函数形式相近,又不…

1.What is Delegation? Just like the name. Delegation is that a server pretend to behalf of a user and to authenticate with kerberos protocol.There are three kinds of delegations. Kinds of Delegations Limitions Protocol Note Unconstrained Delegation N…

在这篇文章中,我引用Bishop书中的一个例子,来简单介绍一下Variational Methods的应用.想要更详细地理解这个例子,可以参考Bishop的书Pattern Recongnition and Machine Learning的第十章. 这个例子应用于一个混合高斯分布,我们先来看一看这个混合高斯分布的图模型,见图3,从而可以进一步退出其概率表达式. ‍ 现在我们有了这个图,我们就不难写下一个完整的概率式来表示整个联合分布: ‍ 现在,我们来定义一些分布.首先,我们已经说过,这是一个…