摘要：
在机器学习领域中，概率模型是一个常用的利器。用它来对问题进行建模，有几点好处：1）当给定参数分布的假设空间后，可以通过很严格的数学推导，得到模型的似然分布，这样模型可以有很好的概率解释；2）可以利用现有的EM算法或者Variational method来学习。通常为了方便推导参数的后验分布，会假设参数的先验分布是似然的某个共轭分布，这样后验分布和先验分布具有相同的形式，这对于建模过程中的数学推导可以大大的简化，保证最后的形式是tractable。 在概率模型中，Dirichlet这个词出现的频率非常的高。初始机器学习的同学或者说得再广一些，在学习概率模型的时候，很多同学都不清楚为啥一个表现.. 阅读全文