theta币（theta币最新消息）

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• 1、如何理解Beta分布和Dirichlet分布

如何理解Beta分布和Dirichlet分布

在上面的Bayesian公式中，p(\theta)就是个概率分布。这个概率分布可以是任何概率分布，比如高斯分布，比如我们想要说的Beta Distribution。下图是Beta(5，2)的概率分布图。

beta分布是针对一个x变量，dirichlet分布是针对多个随机变量，通常标记为Dir(α)，表示连续多元概率分布，参数α0，是beta分布的扩展，通常被用于贝叶斯统计中的一种先验分布。

外观设计：57和62的外观设计略有不同。57的外观设计比较传统，它的形状和木质材料都比较经典，而62则采用了更现代化的设计，它的形状和材料都更加时尚。 颜色选择：57和62的颜色选择也不同。

Beta分布为二项分布（多重伯努利分布）的共轭先验分布。

所谓共轭先验就是先验分布是beta分布，而后验分布同样是beta分布。结果很简单：Beta(α0+hits，β0+misses)Beta(α0+hits，β0+misses)其中α0α0和β0β0是一开始的参数，在这里是81和219。

贝塔分布（Beta Distribution) 定义如下：其中是贝塔函数，其定义为：是伽玛函数，贝塔分布是一个作为伯努利分布和二项式分布的共轭先验分布的密度函数，在机器学习和数理统计学中有重要应用。

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