yocencyy的专栏

其中第三种形式才是标准形式，可解决上述问题。对于第三种形式，伯克利的课件（https://people.eecs.berkeley.edu/~jordan/courses/260-spring10/other-readings/chapter8.pdf）在公式8.28~8.33中给了推导过程，只需注意下这个推导过程默认∑X=1，维基中∑X=n。）的对ELBO关于自然参数进行求导时，遇到了多项分布的指数家族分布形式的log-partition function 为0的问题，使得课件的公式不再成立。

转自：https://blog.youkuaiyun.com/robert_chen1988/article/details/90640917个人学习收藏，侵删在一本统计学课本中见到一个熟悉的式子：(n−1)s2σ2∼χ2(n−1)\frac{(n-1) s^{2}}{\sigma^{2}} \sim \chi^{2}(n-1)σ2(n−1)s2​∼χ2(n−1)其中sss为样本的标准差。该式子的含义是 (n-1)*样本方差与总体方差之比服从自由度为 n-1 的卡方分布。而且，Xˉ\bar{X}Xˉ与S2S^2

摘自https://www.cnblogs.com/coshaho/p/9658135.html个人学习收藏，侵删-------------------------------------------------------一些公式Gamma函数（1）贝叶斯公式（2）贝叶斯公式计算二项分布概率现在有一枚未知硬币，我们想要计算抛出后出现正面的概率。我们使用贝叶斯公式计算硬币出现正面的概率。硬币出现正反率的概率和硬币两面的质量有较大关系，由于硬币未知，我们不知道.

框架参考：https://blog.youkuaiyun.com/c9yv2cf9i06k2a9e/article/details/102735795https://www.zhihu.com/question/31032863/answer/315311293一些公式推导：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42431920/article/details/108291088https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40255337/article/detai

来源：https://mp.weixin.qq.com/s/1MM0_wk43WARz4c5WWuzCQ个人学习收藏，侵删-------------------------------------------------------------------------------也不断升高，如果对自己没有很高的要求，其实很容易被快速发展的趋势所淘汰。为了迎合时代的需求，我们去年推出了《机器学习高端训练营》。这个训练营的目的很简单：想培养更多高端的人才，帮助那些即将或者目前从事科研或已从.

万事开头难。第一本该介绍哪个，或者第一本该看哪个，实在是不好讲。即使是Amazon上的书评，老外也是理工科两极分化严重，每本都有很多人说适合入门用的，也有很多人说不适合的。但是个人认为，第一本一定要能用最清晰的语言，最简单的例子把尽量多的核心概念、术语讲在前面，最好还要有尽可能多的图，这样初学者才能“不怵”这么多概念名词。有了基本概念之后然后再后面反复涉及这些概念，不断深化理解。最后再能覆盖一定的广度和前沿。来自永远的幻想的投稿，转载请注明以下内容：文章出处：数盟社区文章链接：推荐这六本关于机

1、在变分推断LDA里，隐变量θ直接使用了γ来推断，所以在EM迭代的时候得到的γ被近似认为就是隐变量θ。不需要在由q(θ|γ)采样生成

未编辑，先保存稿件

转自：https://www.cnblogs.com/sddai/p/11279007.html个人学习收藏，侵删----------------------------------------------------------------------------------指数族分布是一大类分布，基本形式为：分布函数框架中的h(x),η(θ),T(x)和A(θ)并不是任意定义的，每一部分都有其特殊的意义。θ是自然参数(natural parameter)，通常是一个实数；h(x)

转自:https://blog.youkuaiyun.com/lanchunhui/article/details/75647076个人学习收藏用，侵删---------------------------------------------------

转自：http://www.duodaa.com/blog/index.php/archives/1168/个人学习收藏使用，如有侵权，请私信联系删除，谢谢。----------------------------------------------------------------------------------今天小编想给大家讲一下行列式，诸位看到行列式是不是觉得特别亲...