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怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）( 三 )


，则
怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
， 怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）

根据狄利克雷过程的定义，
怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）

我们将 怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
带入狄利克雷分布的期望和方差式子里面我们可以看到
怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
因为 怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
是一个分布， 怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）

怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）

从上面的式子中，首先我们可以看到， 怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
的期望是和 怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
没有关系的，而且就是等于 怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
，这也符合最开始我说过的，我们的目的是构造一个尽量和 怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
相近的离散分布。同样，前面我也提到 怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
代表了这个狄利克雷过程到底有多离散。当 怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
， 怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
也就是最不离散的情况。当 怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
， 怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
，结合 怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
，是不是有点儿眼熟？对，就是伯努利分布。也就是说，要么有一个测度在 怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
里面，要么就不在，这也就是最离散的情况。
先写到这里，有人看再写如何构造狄利克雷过程吧。

■网友
最近在上PGM课, 先占个坑假期的时候补上, 对Nonparametric Bayes很感兴趣 .
另外先附上一份reference, 应该是对Dirichlet process 介绍最好的资料了:
Introduction打算在 深入理解Dirichlet Processes 继续更新, 因为内容并不是为了简单潦草的介绍Dirichlet Process, 而是希望能够从简入深的理解这个过程.


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