PRML-公式推导 - 3.49 3.50 3.51

证明
贝叶斯定理p(w|t)p(t|w)p(w)
代入3.10 ,3.48
p(t|X,w,β)=n=1NN(tn|wTϕ(xn),β1)
p(w)=N(w|m0,S0)

p(w|t)exp[β2(t1wTϕ1)2]exp[β2(t2wTϕ2)2]...exp[β2(tnwTϕn)2]exp[12(wm0)TS01(wm0)]
=exp[β2{(t1wTϕ1)2+...+(tnwTϕn)2}]exp[12(wm0)TS01(wm0)]
=exp[β2(t1wTϕ1...tnwTϕn)T(t1wTϕ1...tnwTϕn)]exp[12(wm0)TS01(wm0)]
=exp[β2(TΦw)T(TΦw)]exp[12(wm0)TS01(wm0)]
其中
T=(t1...tn)TΦwT=(ϕ1Tw...ϕnTw)=(wTϕ1...wTϕn)T
=exp[12(βTTTβTTΦwβ(Φw)TT+βwTΦTΦTw+wTS01wm0TS01wwTS01m0+m0TS01m0)]
=exp[12(wT(S01+βΦTΦ)wwT(S01m0+βΦTT)(βTTΦ+m0TS01)w+m0TS01m0+βTTT)],同色的相结合
3.50式mN=SN(S01m0+βΦTT)
3.51式SN1=S01+βΦTΦ
用配方法,不确定可以反向乘开来验证
=exp[12(wmN)TSN1(wmN)]exp[12(m0TS01m0+βTT+mNTSNTmN)]
=C×exp[12(wmN)TSN1(wmN)],因为后面一项和w没有关系


方法2 利用前面2.3.3 章节的结论

对于x的边缘高斯分布和y关于x的条件高斯分布:

(2.113)p(x)=N(x|μ,Λ1)

(2.114)p(y|x)=N(y|Ax+b,L1)

那么y 的边缘分布和x关于y的条件高斯分布为:

(2.115)p(y)=N(y|Aμ+b,L1+AΛ1AT)

(2.116)p(x|y)=N(x|Σ{ATL(yb)+Λμ},Σ)

其中

(2.117)Σ=(Λ+ATLA)1

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