摘要： 这一系列（机器学习的数学基础）主要包括目前学习过程中回过头复习的基础数学知识的总结。基础知识：conjugate priors共轭先验 共轭先验是指这样一种概率密度：它使得后验概率的密度函数与先验概率的密度函数具有相同的函数形式。它极大地简化了贝叶斯分析。 如何解释这句话。由于 P(u|D) = p(D|u)p(u)/p(D) （1.0式） 其中D是给定的一个样本集合，因此对其来说p(D)是一个确定的值，可以理解为一个常数。P(u|D)是后验概率----即观察到一系列样本数据后模型参数服从的概率，p(D|u)是似然概率----在给定的模型参数u下样本数据服从这一概率模型的相似程度，p... 阅读全文