「分布」相关文章

Dask提供了多种分布式调度器，当缺少多台服务器时候，也可以通过本地集群来实现单机分布式的计算。这篇博客主要就是介绍如何实现Dask的单机分布式调度器。第一小节是简介，第二节是单机调度器的简写版本，第三节是单机调度器的完整版本，第四节是使用的一些示例。

指数分布族(Exponential Family)相关公式推导及在变分推断中的应用

多项式分布是非常常见的分布，他是二项分布在多维上的推广。例如掷骰子结果中，1-6点出现的次数就是一个多项式分布。多项式分布在如主题建模中非常常见，本文将讲述多项式分布的贝叶斯推导过程。

Dirichlet过程是一个随机过程，在非参数贝叶斯模型中有广泛运用，最常见的应用是Dirichlet过程混合模型

贝塔分布（Beta Distribution）是一个连续的概率分布，它只有两个参数。它最重要的应用是为某项实验的成功概率建模。在本篇博客中，我们使用Beta分布作为描述。

Wishart分布在多元高斯的贝叶斯推断中非常重要。它通常作为正态分布的协方差矩阵的逆矩阵的共轭先验存在。这篇博客将详细讲述Wishart分布及其作用。

多元正态（高斯）分布分布是我们最常用的分布之一，这篇博客的主要内容来自Will Penny的文章的翻译。主要讲述关于多元正态分布的贝叶斯推导

高斯分布是最常见的分布，也是数据挖掘和人工智能中相关统计学习方法所涉及到的最重要的分布之一。使用贝叶斯理论进行统计推断是目前最流行的推断方式。

在统计学中，矩母函数是一个关于随机变量的实值函数，它可以替代密度函数来描述分布。也就是说，出了概率密度函数外，我们也可以通过矩母函数来描述分布。

beta分布采样

狄利克雷分布作为多项式分布的先验大家应该比较熟悉了。这里介绍另外一种Dirichlet树结构的分布，也可以作为多项式分布的先验，但却更加灵活

高斯分布是一种非常常见的分布，对于一元高斯分布我们比较熟悉，对于高斯分布的多元形式有很多人不太理解。这篇博客的材料主要来源Andrew Ng在斯坦福机器学习课的材料。