"Beta distribution"의 두 판 사이의 차이
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(새 문서: \(\displaystyle x\in [0,1] \)일 때, \(\Large \text{Beta}(\alpha, \beta) = f(x; \alpha, \beta) = \text{contant}\cdot x^{\alpha -1 }(1-x)^{\beta -1} \) \(\Large = \frac{1}{\text{B}(...) |
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hyperparameter \(\alpha, \beta\)를 주었을 때 위의 pdf를 가지는 분포가 beta분포. | hyperparameter \(\alpha, \beta\)를 주었을 때 위의 pdf를 가지는 분포가 beta분포. | ||
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| + | conjugate prior probability distribution for the Bernoulli, binomial, negative binomial and geometric distributions. | ||
2017년 6월 14일 (수) 23:03 판
\(\displaystyle x\in [0,1] \)일 때,
\(\Large \text{Beta}(\alpha, \beta) = f(x; \alpha, \beta) = \text{contant}\cdot x^{\alpha -1 }(1-x)^{\beta -1} \)
\(\Large = \frac{1}{\text{B}(\alpha, \beta)} x^{\alpha -1 }(1-x)^{\beta -1} \)
B is beta function. (여기서는 normalizer역할)
hyperparameter \(\alpha, \beta\)를 주었을 때 위의 pdf를 가지는 분포가 beta분포.
conjugate prior probability distribution for the Bernoulli, binomial, negative binomial and geometric distributions.