PRML Notes- Chapter2 Probability Distribution
2017-09-15 10:36
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知识点
密度估计概念,区分参数估计,密度估计的问题,p52参数分布概念,确定参数值的方法:最优化方法(似然函数)(频率学派); 给定观察数据引入参数先验分布(贝叶斯排)
共轭先验,后验和先验具有相同函数形式
什么是二项分布,它的共轭是beta分布,理解过程
什么是beta分布,如何引出的,
Gamma函数,具体形式,具有的性质,
基于 后验~似然X先验,推出参数μ的后验公式2.17,然后得到结论
后验和先验间参数的关系,公式2.18
贝叶斯顺序学习 p55
贝叶斯学习的共用属性 随着观测数据的怎多,后验不确定性下降,p56
多项式分布 , 概念、形式
Dirichlet分布,概念、形式,二者共轭过程理解
高斯分布,形式,p59
马氏距离,p60
高斯分布的局限性,p62,
高斯分布单峰局限性,引入隐变量,p63,
多元高斯,条件高斯,精度矩阵,p63
公式2.81,2.82,线性高斯
边缘高斯,形式
高斯变量的贝叶斯过程成,理解过程
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