在处理Dirichlet过程时，根据[Teh，2007]，DP由基本概率H和比例因子“ alpha”定义
根据“杆断裂构造”，随机从DP抽出G：
G〜DP（α，H）
由：
G = sum（pi_k * delta_theta_k）在k上从1到无穷大
pi_k是从给定单一棒的长度的Beta分布中有序抽奖
delta_theta_k是以“ theta_k”为中心的点质量（theta_k是来自基本分布的随机绘制）
我几乎对所有变量都有清楚的了解，但是我不知道“质量点”是什么意思，是画画的概率密度，还是别的什么。
如果您可以将我指向任何方向，那将是很棒的，只有参考会很棒。
谢谢
最佳答案
G是概率分布上的概率分布。这些（子）概率分布在某个域上，我们称之为BigTheta。
每个theta_k均来自BigTheta上的分布，因此它是BigTheta的某些元素。
每个delta_theta_k是BigTheta上的一个概率分布，定义为delta_theta_k（theta_k）= 1且delta_theta_k（其他任何事物）=0。这就是他们所说的“点质量”分布，因为分布的所有质量都在一个以上域的点。
G是在BigTheta上的概率分布上的概率分布，定义为：对于称为f（由theta参数化）的BigTheta上的某些分布，G（f（theta））=和（pi_k * delta_theta_k（theta））。
我希望能有所帮助，我认为您通常有一个正确的主意，只是符号可能会变得有点复杂（因此，对于这种符号而言，SO并非最佳选择）。通常，当您遇到符号来思考它是什么类型的功能时（即定义了什么），通常会很有用。
关于machine-learning - Dirichlet过程中的Dirac Delta质量点，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/4013525/