LDA-math-认识Beta/Dirichlet分布

上面好几个式子的数好像是错了。贝塔的。

[未知用户] 还得麻烦您指出来具体是哪个地方写错了

写的真是太好啦~受益
未来一大段时间会常来学习的~
求pdf版~

[未知用户] pdf 下载地址： http://vdisk.weibo.com/s/q0sGh/1360334108?utm_source=weibolife

写的太好了，鼎力支持啊，就是这段写的不怎么生动了

[未知用户] 又回来看了。我自己搞错了。佩服！

pdf 16页最后一个公式，分母为啥有个6而不是7呢

写的太好了，支持

分布取值的“有界性”似乎是Beta分布的一个显著特定。
另sin(x)的分布符合bate(0.5,0.5).

写的太好了，喜欢这样的文字叙述，期待整个系列完稿

[未知用户] 看到了，呵呵，竟然放在评伦里！

最近在系统的看LDA背后的数学知识，尤其是概率方面，深得博主文章的帮助。

学习了

从读者的角度来看，我觉得作者在推导beta分布时的方法还些不够完善，begin{align*}
& P( x le X_{(k)} le x+Delta x) \
& = nbinom{n-1}{k-1}P(E) + o(Delta x) \
& = nbinom{n-1}{k-1}x^{k-1}(1-x)^{n-k}Delta x + o(Delta x)
end{align*}表示的是第k个随机变量落在x

作者写的太好了，膜拜中。
对作者推导beta分布的过程存在不同看法。
p(x<Xk<x+delta x)表示的是第k个变量落在x到x+delta x范围的概率，没有考虑k个变量相互间的大小，作者通过求解这个概率的密度函数去拟合魔鬼游戏，忽略了第k大这个条件，貌似有些不合理，反倒是直接对p(E)求极限更合理，虽然最终结果都是一样的。
纯属个人理解，不对地方还请指正。

[未知用户] 作者说的是X(k)而不是Xk

查找关于beta分布知识查到这里来了，看得不是很懂，但是觉得写得很棒。

Uniform之类的是不是在公式里面应该mbox{Uniform}?

贝叶斯参数估计：先验分布 + 数据的知识 = 后验分布，这里为什么是加，不是乘？