伯努利分布、二項分布、多項分布、Beta分布、Dirichlet分布
1. 伯努利分布 伯努利分布(Bernoulli distribution)又名兩點分布或0-1分布，介紹伯努利分布前首先需要引入伯努利試驗（Bernoulli trial）。 伯努利試驗是只有兩種可能結果的單次隨機試驗，即對於一個隨機變量X而言： 伯努利試驗都可以表達為“是或否 ...
原文：關於Beta分布、二項分布與Dirichlet分布、多項分布的關系
在機器學習領域中，概率模型是一個常用的利器。用它來對問題進行建模，有幾點好處： 當給定參數分布的假設空間后，可以通過很嚴格的數學推導，得到模型的似然分布，這樣模型可以有很好的概率解釋 可以利用現有的EM算法或者Variational method來學習。通常為了方便推導參數的后驗分布，會假設參數的先驗分布是似然的某個共軛分布，這樣后驗分布和先驗分布具有相同的形式，這對於建模過程中的數學推導可以大 ...
2013-07-22 20:20 7 16426 推薦指數：
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通俗講解Dirichlet分布和beta分布——Beta分布是二項分布的共軛先驗，用大白話講是，Beta分布描述了二項分布中p取值的可能性，那么Dirichlet分布久是描述多項式分布中p的可能性了
二項分布： 分布參數p，表示轉化率的可能性。傳統的頻率學派會把實驗總數中所有轉化率的總數除以實驗總數，得到這個p。以這個p為峰值獲得一個類似高斯分布，大概像這樣： 然而，貝葉斯學派不會假設p是固定不變的，他們會引入一個Beta分布作為二項分布的共軛先驗，通過調整Beta分布參數，動態 ...
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