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狄利克雷分布，狄里克雷分布為什么是多項式分布的共軛先驗分布

來源：整理時間：2024-12-08 23:53:39 編輯：智能門戶手機版

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1，狄里克雷分布為什么是多項式分布的共軛先驗分布
2，人們是怎樣記念狄利克雷的
3，LDA算法里面Dirichlet分布的兩個參數alpha和beta怎
4，在哪本教科書上面學過狄利克雷分布的概念
5，如何理解Beta分布和Dirichlet分布
6，為什么說Dirichlet分布是分布的分布

1，狄里克雷分布為什么是多項式分布的共軛先驗分布

就不多說了，那是另一個問題2.G_0的意義是把一個包含無限個分布的共軛先驗變成包含離散的無限個分布的共軛先驗。因為這樣才能保證兩次采樣采到同一個點（這里點就是一個分布）。

狄里克雷分布為什么是多項式分布的共軛先驗分布

2，人們是怎樣記念狄利克雷的

您好，狄利克雷分布是一組連續(xù)多變量概率分布，是多變量普遍化的Β分布。為了紀念德國數學家約翰·彼得·古斯塔夫·勒熱納·狄利克雷(Peter Gustav Lejeune Dirichlet)而命名。

我會繼續(xù)學習，爭取下次回答你

人們是怎樣記念狄利克雷的

3，LDA算法里面Dirichlet分布的兩個參數alpha和beta怎

LDA算法里面Dirichlet分布的兩個參數alpha和beta怎樣確定利用sqoop將數據從MySQL導入到HDFS中,利用mahout的LDA的cvb實現對輸入數據進行聚類,并將結果更新到數據庫中。數據流向圖如下 mahout算法分析輸入數據格式為的matrix矩陣,key為待聚類文LDA算法里面Dirichlet分布的兩個參數alpha和beta怎

LDA算法里面Dirichlet分布的兩個參數alpha和beta怎

4，在哪本教科書上面學過狄利克雷分布的概念

搜一下：在哪本教科書上面學過狄利克雷分布的概念？

狄利克雷分布是一個特殊函數,舉一個例子來說吧.狄利克雷分布分布對離散性而言,Dirichlet(x=r)=1,Dirichlet(x不等于r)=0.也就是說Dirichlet函數是一個選擇函數.說的具體一點,當i可以依次取從2,4,6,8………1000時,我們就可以求出其中第50個數是Sum(Dirichlet(i))=100,其中Sum是從2,4,6……到1000的求和.你的問題就是屬于離散型的Dirichlet函數.對于連續(xù)性的Dirichlet函數,就是沖激函數.Dirichlet函數的在全域的積分等于1.

5，如何理解Beta分布和Dirichlet分布

Dirichlet分布其實也是采樣出一個值（向量）,從這個意義上來說,它其實和其它分布并無太大不同?那為什么大家都說Dirichlet分布式分布的分布呢?因為Dirichlet分布出現的場景,總是用于生成別的分布（更確切地說,總是用于生成Multinomial分布）Dirichlet分布得到的向量各個分量的和是1,這個向量可以作為Multinomial分布的參數,所以我們說Dirichlet能夠生成Multinomial分布,也就是分布的分布.Dirichlet分布和Multinomial分布式共軛的,Dirichlet作為先驗,Multinomial作為似然,那么后驗也是Dirichlet分布.所以Dirichlet和Multinomial這個組合總是經常被使用,Dirichlet分布在這里的角色就是分布的分布（Multinomial分布的分布）.

6，為什么說Dirichlet分布是分布的分布

正態(tài)分布需要注意的結論：1、兩個正態(tài)分布獨立或服從二維正態(tài)分布可以推出線性組合也是正態(tài),不加前提條件是不能推出的.（此題的解釋）2、相關系數為零推不出獨立,除非是服從二維正態(tài)分布,但獨立可以反推出相關系數為零,因為相關系數為0指隨機變量沒有線性關系而獨立是指沒有任何關系.當服從二維正態(tài)分布時,不相關性與獨立性等價.

lda算法里面dirichlet分布的兩個參數alpha和beta怎樣確定利用sqoop將數據從mysql導入到hdfs中,利用mahout的lda的cvb實現對輸入數據進行聚類,并將結果更新到數據庫中。數據流向圖如下mahout算法分析輸入數據格式為的matrix矩陣,key為待聚類文本的數字編號，value為待聚類文本的單詞向量vector, vector的index為單詞在字典中的編號, value為tfidf值。算法相關參數詳解(不包含hadoop運行參數) 項目中所有參數設置均與mahout-0.9目錄下的examples/bin/cluster-reuters.sh的147-172行設置一樣，即 $scout cvb -i ${work_dir}/${rowid_matrix_dir}/matrix -o ${work_dir}/${lda_dir} -k 20 -ow -x 20 -dict ${work_dir}/${dictionary_files} -dt ${work_dir}/${lda_topics_dir} -mt ${work_dir}/${lda_model_dir} input -- 輸入數據的hdfs路徑,這里是/home/hadoop-user/scout_workspace/scout/dataset/reuters-out-matrix-debug/matrix dt -- 文檔主題輸出路徑,保存了每個文檔的相應topic的概率,這里是/home/hadoop-user/scout_workspace/scout/dataset/reuters-lda-topics mt -- model的路徑,這里是/home/hadoop-user/scout_workspace/scout/dataset/reuters-lda-debug k -- number of topics to learn,這里設置成20 x -- 模型迭代次數,也就是需要多少次迭代來生成最后的model,默認值20 seed -- random seed,生成初始readmodel時的種子,默認值system.nanotime() % 10000 dict -- 字典路徑,這里是/home/hadoop-user/scout_workspace/scout/dataset/reuters-out-seqdir-sparse-lda/dictionary.file-* a -- smoothing for document/topic distribution, document/topic分布的平滑系數,默認為1.0e-4 e -- smoothing for topic/term distribution, topic/term分布的平滑系數,默認為1.0e-4 關于a和e,根據描述,a和e的合適取值為k/50(k為topic數量),但是這個網頁還保留著mahout ldatopics的命令介紹,而mahout 0.8,0.9均沒有該命令,推測應該是比較陳舊的內容,因此還是根據cluster-reuters.sh中的設置來，也就是采取默認值。 mipd -- 這個參數非常重要，對于每個文檔程序是先用randomseed來生成一個初始的readmodel然后進行mipd次迭代，算出最終的model進行更新，這里選默認值10次

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4，在哪本教科書上面學過狄利克雷分布的概念

5，如何理解Beta分布和Dirichlet分布

6，為什么說Dirichlet分布是分布的分布

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狄利克雷分布，狄里克雷分布為什么是多項式分布的共軛先驗分布

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1，狄里克雷分布為什么是多項式分布的共軛先驗分布

2，人們是怎樣記念狄利克雷的

3，LDA算法里面Dirichlet分布的兩個參數alpha和beta怎

4，在哪本教科書上面學過狄利克雷分布的概念

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