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指数分布族的概念

指数分布族是一系列分布的统称，包含连续和离散的相关分布。例如，正太分布(Gaussian)、泊松分布（Poisson）、二项分布(Bernoulli)、指数分布(exponential)、Gamma分布、多项式分布(multivariate)等。 指数分布族中的分布以及指数分布族的性质，经常用于机器学习(machine learning)模型的参数假设以及参数推理中。较为典型的模型是生成模型，例如主题模型(Topic Models)中经常使用到的共轭分布(multivariate和Dirichlet分布、Bernoulli和Beta分布、Poisson和gamma分布等)。指数分布族中的共轭经常用于参数推理、另外其统计特性经常用于变分推理。例如，有兴趣的可以详细阅读下面几篇文章：

• Blei D M, Ng A Y, Jordan M I. Latent dirichlet allocation[J]. Journal of machine Learning research, 2003, 3(Jan): 993-1022.
• Teh Y W, Newman D, Welling M. A collapsed variational Bayesian inference algorithm for latent Dirichlet allocation[C]//Advances in neural information processing systems. 2007: 1353-1360.
• Blei D M, Kucukelbir A, McAuliffe J D. Variational inference: A review for statisticians[J]. Journal of the American Statistical Association, 2017, 112(518): 859-877. 【变分推断的综述性文章--案例代码为：https://blog.csdn.net/qy20115549/article/details/86694325】