c_distribution =beta(c_alpha, c_beta) e_distribution =beta(e_alpha, e_beta) ax.plot(x, c_distribution.pdf(x)) ax.plot(x, e_distribution.pdf(x)) ax.set(xlabel='conversion rate', ylabel='density') fig.show() importpdb; pdb.set_trace()# XXX BREAKPOINT 实验次数太少,我们改进一下...
c_distribution = beta(c_alpha, c_beta) e_distribution = beta(e_alpha, e_beta) ax.plot(x, c_distribution.pdf(x)) ax.plot(x, e_distribution.pdf(x)) ax.set(xlabel='conversion rate', ylabel='density') fig.show() importset_trace() # XXX BREAKPOINT 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. ...
弄清楚了Beta分布和二项分布之间的关系后,对于接下来的Dirichlet 分布和多项分布(Multinomial distribution)的关系理解将会有非常大的帮助。多项分布,从字面上所表现出的含义,我们也大抵知道它的意思。它本身确实也是这样的,其单次试验中的随机变量的取值不再是0-1的,而是有多种离散值可能(1,2,3...,k),其中 ...
ylabel(r'$p(x|\alpha,\beta)$') plt.title('Gamma Distribution') plt.legend(loc=0) plt.show() 我们可以发现Gamma分布的概率密度和Poisson分布在数学上的形式具有高度的一致性。参数 \lambda 的Poisson分布,概率为: Poisson(X=k|\lambda)=e^{-\lambda}\frac{\lambda^{k}}{k!}\\ 而在Gamma分布...
首先需要弄清楚什么是二项分布(Binomial distribution)。这个概念是从伯努利分布推进的。伯努利分布是一个离散型的随机分布,其中的随机变量只有两类取值,非正即负{+,-}。二项分布即重复n次的伯努利试验,记为 X~b(n,p)。概率密度函数(概率质量函数)为。再来看看Beta分布,给定参数和,取值范围为[0,1]的随机变量x...
和之前一样,可以认为:Beta分布是Dirichlet分布在k=2时的特殊情况。我们令:k=2, α = α_{1}, β = α_{2},即可得到Beta分布的公式。 Dirichlet分布是多项分布之上的分布(distribution over multinominals),也是多项分布的共轭先验分布(conjugate prior of multinominals)。
在说明Dirichlet Process(狄利克雷过程)之前,我们需要了解一下Dirichlet Distribution(狄利克雷分布),它是Beta分布在多元上的推广,其参数是一个实数向量(比如m个αα),它的一个样本就是一个多元向量(比如m个θθ),它是多项式分布的共轭先验。这篇博客将首先简要介绍一下贝叶斯非参数模型,然后介绍Dirichlet Distribution...
andMultinoullidistributionsBernoulliandMultinoullidistributionsBinomialandMultinomialdistributionBinomialdistributionMultinomialdistributionBetadistributionBetadistributionBetadistributionBetadistributionBetadistributionBetadistributionDirichletdistribution如果将Multinomial分布看成是Binomial分布的升维,那么Dirichlet分布就是升维后的Beta分布...
2、ultinoulli distributionsBinomial and Multinomial distributionBinomial distributionMultinomial distributionBeta distributionBeta distributionBeta distributionBeta distributionBeta distributionBeta distributionDirichlet distribution 如果将Multinomial分布看成是Binomial分布的升维,那么Dirichlet分布就是升维后的Beta分布!所以,理解...
由此可知: Beta(a,b)=Γ(a)Γ(b)Γ(a+b) 狄利克雷分布 Dirichlet Distribution Dirichlet函数的基本形式为: D(a1,a2