. 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： . 递推公式： . 对于正整数n, 有 因此可以说Gamma函数是阶乘的推广。 . . 关于递推公式，可以用分部积分完成证明： . Beta函数 B函数，又称为Beta函数或者第一类欧拉积分，是一个特殊的函数，定义如下： B函数具有如下性质： . Beta分布 在介绍贝塔分布 Beta distri ...
2019-10-27 17:33 0 289 推荐指数：
以下内容转自：http://www.xperseverance.net/blogs/2012/03/510/ cnblogs无法表示数学公式，原博客数学公式可以表达出来。 Dirichlet分布可以看做是分布之上的分布。如何理解这句话，我们可以先举个例子：假设我们有一个骰子，其有六面，分别为 ...
狄利克雷分布： 是一个多维分布，一个K 维狄利克雷分布的参数是一个K维向量 =[ …]， 狄利克雷分布的概率密度函数为： ——————————————————————1 其中 是变量，且 ； 表示伽马函数。在这里伽马函数部分充当的是归一化因子的作用 ...
摘要： 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 7.与NB,pLSA比较 内容： 1.算法概述 ...
目录 LDA概述 基础知识 LDA主题模型 总结 一句话简述：2003年提出的，LDA是一种无监督的词袋式隐含主题模型，LDA给出文档属于每个主题的概率分布，同时给出每个主题上词的概率分布。在文本主题识别、文本分类、文本相似度计算和文章相似推荐等方面都有应用 ...
二项分布： 分布参数p，表示转化率的可能性。传统的频率学派会把实验总数中所有转化率的总数除以实验总数，得到这个p。以这个p为峰值获得一个类似高斯分布，大概像这样： 然而，贝叶斯学派不会假设p是固定不变的，他们会引入一个Beta分布作为二项分布的共轭先验，通过调整Beta分布参数，动态 ...
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 ...
title: 【概率论】5-9:多项式分布(The Multinomial Distributions) categories: - Mathematic - Probability keywords: - The Multinomial Distributions toc ...
一、pLSA模型 1、朴素贝叶斯的分析 （1）可以胜任许多文本分类问题。（2）无法解决语料中一词多义和多词一义的问题——它更像是词法分析，而非语义分析。（3）如果使用词向量作为文档的特征，一 ...
