各种分布高斯 Gamma Beta 多项分布

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【概率论】5-7:Gama分布(The Gamma Distributions Part II)

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数理统计5：指数分布的参数估计，Gamma分布，Gamma分布与其他分布的联系

今天的主角是指数分布,由此导出$\Gamma$分布,同样,读者应尝试一边阅读,一边独立推导出本文的结论.由于本系列为我独自完成的,缺少审阅,如果有任何错误,欢迎在评论区中指出,谢谢! 目录 Part 1:指数分布的参数估计 Part 2:独立同分布指数分布之和与$\Gamma$分布 Part 3:$\Gamma$分布与其他分布 Part 1:指数分布的参数估计指数分布是单参数分布族,总体$X\sim E(\lambda)$有时也记作$\mathrm{Exp}(\lambda)$,此…

PRML 概率分布

本文地址:https://www.cnblogs.com/faranten/p/15917369.html 转载请注明作者与出处 1 二元变量 1.1 伯努利分布与二项分布考虑一个最基本的试验:抛硬币试验.在一次实验中只有两个结果,即正面与反面,用随机变量$x=1$来表示抛掷硬币得到的是正面,$x=0$来表示抛掷硬币得到的是反面,且先验地猜测得到正面的概率是$\mu$,那么 \[\begin{aligned} p(x=1|\mu)&=\mu\\ p(x=0|\mu)&=1…

关于Beta分布、二项分布与Dirichlet分布、多项分布的关系

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…