機器學習之主題模型

1. 共軛先驗分佈 1.1 β分佈 在進入正題之前，先來了解一下beta分佈。 Γ函數  Γ函數是階乘在實數上的推廣。 β分佈  Beta分佈的概率密度函數爲： f(x) =  其中係數B爲：  Γ函數可以堪稱是階乘的實數域推廣。  Beta分佈的期望可以定義爲：  1.2 共軛先驗分佈 回顧貝葉斯分類算法，通過先驗概率和條件概率去計算求得後驗概率。如下公式，如果目的是去找後驗概率P(θ|x)最大

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