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（责任编辑／李友平）统计与决策2005年第1期（下）基于正态-Gamma共轭先验分布的贝叶斯AR(p)预测模型作者：作者单位：朱慧明，郑进城朱慧明(南京理工大学,经济管理学院,南京,210094;湖南大学,统计学系,长沙,410079)，玉启(南京理工大学,经济
共轭先验或者共轭分布如果你读过贝叶斯学习方面的书或者论文，想必是知道共轭先验这个名词的。贝叶斯学派和频率学派的区别之一是特别重视先验信息对于inference的影响，Bayes能够同时利用样本信息和参数的先验信息，特别是在样本量比较小而参数的先验信息比较丰富时，Bayes的优势就更加突…
共轭先验分布是贝叶斯理论中的另一类重要的先验分布，对正态分布N(，)而言，有以下结论：（1）已知，未知时，的共轭分布族为逆伽玛分布；（2），均未知时，参数的共轭分布族为正态―逆伽玛分布；（3）均值向量已知精度阵(定义为协方差阵的逆)未知时，精度阵的共轭分布族为逆维希特分布；（4）均值向量、精度阵均未知时，参数的共轭分布族为正态―逆...
其中一类是：共轭先验共轭先验是指，先验分布与似然函数共轭，即同属于同一分布类。因为，后验分布=先验分布*似然函数故如果后验分布也会同先验分布共轭。
什么叫共轭先验或者共轭分布？.如果你读过贝叶斯学习方面的书或者论文，想必是知道共轭先验这个名词的。.现在假设你闭上眼睛，你能准确地说出共轭分布是指哪个分布和哪个分布式共轭的吗？.我之前就常常把这个关系弄错，现在记录如下，以加强印象。.贝叶斯学派和频率学派的区别之一是特别重视先验信息对于inference的影响，而引入先验信息的手段有...
关于先验分布的选取，除了我们上一讲中提到的“同等无知法”，还有接下来要提到的“共轭分布法”。.当我们假定代估参数是服从某种分布的，那么在抽取样本后，对代估参数服从的分布改变的应该只是其中分布参数的值，而不会改变参数服从的分布形式。.共轭分布法就是选取适当的分布形式，使得先验分布与后验分布的分布形式相同。.例如，还是上一...
在贝叶斯概念理论中，如果后验分布p(θ|x)与先验分布p(θ)是相同的概率分布族，那么后验分布可以称为共轭分布，先验分布可以称为似然函数的共轭先验。为了学习概率分布，项目作者建议我们查看Bishop的模式识别与机器学习。当然，你要是准备再过
摘要针对贝叶斯网络后验概率需计算样本边际分布,计算代价大的问题,将共轭先验分布思想引入贝叶斯分类,提出了基于共轭先验分布的贝叶斯网络分类模型,针对非区间离散样本,提出一种自适应的样本离散方法,将小波包提取模拟电路故障特征离散化作为分类模型属性,验证表明,模型分类效果较好...
基于共轭先验分布的平稳AR(1)模型贝叶斯分析.本文系统地分析了平稳AR(1)时间序列模型的条件似然函数,并根据似然函数的统计结构构造了模型参数的共轭先验分布,研究了截断正态-逆Gamma共轭先验下模型的贝叶斯推断理论,包括参数的后验分布函数、二次损失函数下的贝叶斯估计及一步超前预报分析,最后采用一个时间序列研究了先验分布参数对后验分布的影响。.…….
跑题了，回来点。.你可以看一下CorrelatedTopicModel，也是大神的文章，可以下到代码的，那篇文章里面的先验分布用的是LogisticNormalDistribution，不是Dirichlet，没有共轭做保证，你可以看看那个代码量，要好多代码才能算出来的。.也许你觉得为毛这些个改进模型大多数都是基于LDA的，其实是都沿袭了LDA中Dirichlet和Multinomial的共轭性，CTM比较异类，要不是因为先验分布...
（责任编辑／李友平）统计与决策2005年第1期（下）基于正态-Gamma共轭先验分布的贝叶斯AR(p)预测模型作者：作者单位：朱慧明，郑进城朱慧明(南京理工大学,经济管理学院,南京,210094;湖南大学,统计学系,长沙,410079)，玉启(南京理工大学,经济
共轭先验或者共轭分布如果你读过贝叶斯学习方面的书或者论文，想必是知道共轭先验这个名词的。贝叶斯学派和频率学派的区别之一是特别重视先验信息对于inference的影响，Bayes能够同时利用样本信息和参数的先验信息，特别是在样本量比较小而参数的先验信息比较丰富时，Bayes的优势就更加突…
共轭先验分布是贝叶斯理论中的另一类重要的先验分布，对正态分布N(，)而言，有以下结论：（1）已知，未知时，的共轭分布族为逆伽玛分布；（2），均未知时，参数的共轭分布族为正态―逆伽玛分布；（3）均值向量已知精度阵(定义为协方差阵的逆)未知时，精度阵的共轭分布族为逆维希特分布；（4）均值向量、精度阵均未知时，参数的共轭分布族为正态―逆...
其中一类是：共轭先验共轭先验是指，先验分布与似然函数共轭，即同属于同一分布类。因为，后验分布=先验分布*似然函数故如果后验分布也会同先验分布共轭。
什么叫共轭先验或者共轭分布？.如果你读过贝叶斯学习方面的书或者论文，想必是知道共轭先验这个名词的。.现在假设你闭上眼睛，你能准确地说出共轭分布是指哪个分布和哪个分布式共轭的吗？.我之前就常常把这个关系弄错，现在记录如下，以加强印象。.贝叶斯学派和频率学派的区别之一是特别重视先验信息对于inference的影响，而引入先验信息的手段有...
关于先验分布的选取，除了我们上一讲中提到的“同等无知法”，还有接下来要提到的“共轭分布法”。.当我们假定代估参数是服从某种分布的，那么在抽取样本后，对代估参数服从的分布改变的应该只是其中分布参数的值，而不会改变参数服从的分布形式。.共轭分布法就是选取适当的分布形式，使得先验分布与后验分布的分布形式相同。.例如，还是上一...
在贝叶斯概念理论中，如果后验分布p(θ|x)与先验分布p(θ)是相同的概率分布族，那么后验分布可以称为共轭分布，先验分布可以称为似然函数的共轭先验。为了学习概率分布，项目作者建议我们查看Bishop的模式识别与机器学习。当然，你要是准备再过
摘要针对贝叶斯网络后验概率需计算样本边际分布,计算代价大的问题,将共轭先验分布思想引入贝叶斯分类,提出了基于共轭先验分布的贝叶斯网络分类模型,针对非区间离散样本,提出一种自适应的样本离散方法,将小波包提取模拟电路故障特征离散化作为分类模型属性,验证表明,模型分类效果较好...
基于共轭先验分布的平稳AR(1)模型贝叶斯分析.本文系统地分析了平稳AR(1)时间序列模型的条件似然函数,并根据似然函数的统计结构构造了模型参数的共轭先验分布,研究了截断正态-逆Gamma共轭先验下模型的贝叶斯推断理论,包括参数的后验分布函数、二次损失函数下的贝叶斯估计及一步超前预报分析,最后采用一个时间序列研究了先验分布参数对后验分布的影响。.…….
跑题了，回来点。.你可以看一下CorrelatedTopicModel，也是大神的文章，可以下到代码的，那篇文章里面的先验分布用的是LogisticNormalDistribution，不是Dirichlet，没有共轭做保证，你可以看看那个代码量，要好多代码才能算出来的。.也许你觉得为毛这些个改进模型大多数都是基于LDA的，其实是都沿袭了LDA中Dirichlet和Multinomial的共轭性，CTM比较异类，要不是因为先验分布...
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