我想围绕这个主题展开思考，但是从白皮书和教程中学习很难，因为有很多空白通常会在教科书中填补。
如果这很重要，我有相对较强的数学背景，就像我攻读博士学位一样。在应用数学中（更准确地说是CFD）。
非参数贝叶斯模型的入门教科书？
机器算法验证
贝叶斯
非参数
参考
非参数贝叶斯
2022-03-30 20:09:23
2个回答
关于您对@jerad 解决方案的评论，我相信您不必感到失望，因为您无法证明公式 12。它需要一些随机过程理论。如果您想知道公式 12 是如何得出的，请查看 Ferguson 的论文A bayesian analysis of some nonparametric questions ( The Annals of Statistics 1973, 1(2):209)，他首先证明了 Dirichlet Process 的存在及其性质。
一般来说，要学习贝叶斯非参数，您需要学习概率论和随机过程。我提到了 BNP 中常见的两本书：
据我所知，目前还没有这样的书，因为该领域还很新。我看过的几本贝叶斯非参数书基本上只是一堆来自不同研究人员的评论论文捆绑在一起。
如果你有博士学位。在数学方面，无论是否应用，我相信您可以通过阅读标准论文来了解情况。
可能对 BNP 方法最温和但最彻底的介绍是Sam Gershman 的本教程。