非参数贝叶斯模型、Dirichlet Process，Stick-Breaking

非参数贝叶斯模型 资料： 非参数贝叶斯模型概述 如何简单易懂地理解贝叶斯非参数模型？ 为了讲清楚什么是非参数贝叶斯模型，先看看下面几个概念： 参数模型 参数模型就是知道总体（随机变量）的分布，但是不知道这个分布的参数，比如知道x服从参数为p的二项分布，因此我们得到x的样本后，要反推回p到底是什么。求解参数模型的常用方法比如最大似然估计（MLE），最大后验估计（MAP）。在参数模型中，常用的已知分布

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