理理思路

    

    概率模型中几个重要的概念，一直都知道它们被应用，却始终不留心。暮然回首，DP混合模型中，联合概率计算、条件概率计算以及边缘概率的推理和计算贯穿贝叶斯非参数模型。其中边缘概率和条件概率计算2种方法在计算后验分布中用的很广泛。

     若边缘概率p(x)已知，并将其作为基于x的先验分布。在此种情况下，y值被观测到，那么条件概率分布p（x/y）相应的代表x的后验分布。通过边缘概率和条件概率，我们就可以很有效并直观的表示联合概率分布p（x,y）=p(y/x)p(x).

     此图让你对联合概率的理解一幕了然（图贴不上来啊）.可参考PRML图论章节。

     持之以恒的博客，http://www.xperseverance.net/blogs/

      另外，对充分统计量的一点简单理解：足够的信息量是我们进行精确数据分析统计的充分条件，对于E族而言，数据的概率密度依赖于自然的统计数据t(y)和现有的基础分布 q(y)&exp{beta(y)},所以我们要问既然数据都可以转换到E族下进行处理，那什么情况下我们要对数据进行变形，或者什么时候才能用到充分统计量？也就是什么样的模型能够产生足够的数据？

       

      对于理论部分，看书很重要，记笔记很重要，用笔进行适当的运算也相当重要。一个都不能少。