Dirichlet分布深入理解

Dirichlet分布

我们把Beta分布推广到高维的场景，就是Dirichlet分布。Dirichlet分布定义如下

Dirichlet分布与多项式分布共轭。多项式分布定义如下

共轭关系表示如下

Dirichlet-MultCount共轭理解

上述共轭关系我们可以这样理解，先验Dirichlet分布参数为α，多项式分布实验结果为m，则后验Dirichlet分布的参数为α+m。m为n维向量，表示实验中各种结果出现的次数。例如投掷骰子的试验中，m为6维向量，6个分量分别表示出现1点到6点的次数。

一般来说，我们使用贝叶斯定理推断Dirichlet-MultCount共轭关系。对于参数为α的Dirichlet分布，可以用如下公式表示

这里，表达式如下

进行了多项式分布实验后，得到结果n后，后验分布为

参数n与α确定后，后验分布的期望为

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时间： 2024-08-30 02:05:55

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参考文献: https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/50544697 https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/50540460 https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/50543721 原文地址:https://www.cnblogs.com/jhc888007/p/9829315.html

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(注:只转一点介绍内容的以作备查.有兴趣同学请移步原文详阅.) Dirichlet分布可以看做是分布之上的分布.如何理解这句话,我们可以先举个例子:假设我们有一个骰子,其有六面,分别为{1,2,3,4,5,6}.现在我们做了10000次投掷的实验,得到的实验结果是六面分别出现了{2000,2000,2000,2000,1000,1000}次,如果用每一面出现的次数与试验总数的比值估计这个面出现的概率,则我们得到六面出现的概率,分别为{0.2,0.2,0.2,0.2,0.1,0.1}.现在,我们还