非參數貝葉斯模型、Dirichlet Process，Stick-Breaking

非參數貝葉斯模型 資料： 非參數貝葉斯模型概述 如何簡單易懂地理解貝葉斯非參數模型？ 爲了講清楚什麼是非參數貝葉斯模型，先看看下面幾個概念： 參數模型 參數模型就是知道總體（隨機變量）的分佈，但是不知道這個分佈的參數，比如知道x服從參數爲p的二項分佈，因此我們得到x的樣本後，要反推回p到底是什麼。求解參數模型的常用方法比如最大似然估計（MLE），最大後驗估計（MAP）。在參數模型中，常用的已知分佈

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