DP混合模型参数分析（DPMM）

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本文探讨了DP混合模型（DPMM）在有限数据训练中的应用，解释了如何利用贝叶斯方法推断模型中的组件数量及其参数。DPMM通过stick-breaking过程和潜在指示变量Z来描述混合参数，其中G服从狄里克雷过程，参数α和H影响分布。文章还引用了中餐馆过程作为理解DPMM的直观例子。

    一般有限数目的混合模型，贝叶斯提供一种基于数据的既可以估计混合模型中多少个components的数量，又可以估计每个mixture components 的参数值的方法。

    对于有限混合模型中数据（data x）的密度函数的形式：

,其中


G是一个涵盖了混合参数的一个离散分布，G 的右半部分delta(theta)是以theta为中心的一块（区域）。Theta可做如下理解：类似筷子被截成n段，每一段是一个delta(theta)，这一段的中心值是theta。

当DP

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