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∏n=1N(tn|wTϕ(xn),β−1)
p(w)=N(w|m0,S0)
有
p(w|t)∝exp[−β2(t1−wTϕ1)2]exp[−β2(t2−wTϕ2)2]...exp[−β2(tn−wTϕn)2]exp[−12(w−m0)TS−10(w−m0)]
=exp[−β2{(t1−wTϕ1)2+...+(tn−wTϕn)2}]exp[−12(w−m0)TS−10(w−m0)]
=exp[−β2⎛⎜⎝t1−wTϕ1...tn−wTϕn⎞⎟⎠T⎛⎜⎝t1−wTϕ1...tn−wTϕn⎞⎟⎠]exp[−12(w−m0)TS−10(w−m0)]
=exp[−β2(T−Φw)T(T−Φw)]exp[−12(w−m0)TS−10(w−m0)]
其中
T=⎛⎜⎝t1...tn⎞⎟⎠T,ΦwT=⎛⎜⎝ϕT1w...ϕTnw⎞⎟⎠=⎛⎜⎝wTϕ1...wTϕn⎞⎟⎠T
=exp[−12(βTTT−βTTΦw−β(Φw)TT+βwTΦTΦTw+wTS−10w−mT0S−10w−wTS−10m0+mT0S−10m0)]
=exp[−12(wT(S−10+βΦTΦ)w−wT(S−10m0+βΦTT)−(βTTΦ+mT0S−10)w+mT0S−10m0+βTTT)],同色的相结合
3.50式mN=SN(S−10m0+βΦTT)
3.51式S−1N=S−10+βΦTΦ
用配方法,不确定可以反向乘开来验证
=exp[−12(w−mN)TS−1N(w−mN)]exp[−12(mT0S−10m0+βTT+mTNSTNmN)]
=C×exp[−12(w−mN)TS−1N(w−mN)],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:
p(x)=N(x|μ,Λ−1)(2.113)
p(y|x)=N(y|Ax+b,L−1)(2.114)
那么y 的边缘分布和x关于y的条件高斯分布为:
p(y)=N(y|Aμ+b,L−1+AΛ−1AT)(2.115)
p(x|y)=N(x|Σ{ATL(y−b)+Λμ},Σ)(2.116)
其中
Σ=(Λ+ATLA)−1(2.117)
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