机器学习之主题模型

1. 共轭先验分布 1.1 β分布 在进入正题之前，先来了解一下beta分布。 Γ函数  Γ函数是阶乘在实数上的推广。 β分布  Beta分布的概率密度函数为： f(x) =  其中系数B为：  Γ函数可以堪称是阶乘的实数域推广。  Beta分布的期望可以定义为：  1.2 共轭先验分布 回顾贝叶斯分类算法，通过先验概率和条件概率去计算求得后验概率。如下公式，如果目的是去找后验概率P(θ|x)最大

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