如何才能看得懂变分贝叶斯方法（Variational Bayesian）？ 第1页
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zwli01 网友的相关建议:
楼主既然对EM算法有一些了解，建议就从EM算法入手。EM算法讲得比较直观明了的资料，我认为是Andrew NG的machine learning课程的讲稿。
CS 229: Machine Learning (Course handouts)，第八章就是专门讲EM算法的，不长，但是讲得很清晰。然后可以再去看一些EM的一些code实现。比如
MachineLearning-C---code/main.cpp at master · pennyliang/MachineLearning-C---code · GitHub。
熟悉完EM算法之后，可以去看变分推断了，关于变分推断的方法，D.Blei一直在推，最近就写了一篇文章和一份笔记。笔记在此
https://www. cs.princeton.edu/course s/archive/fall11/cos597C/lectures/variational-inference-i.pdf。 文章在此
https:// arxiv.org/abs/1601.0067 0。笔记是对文章的总结。
再往后就是结合了EM和variational inference的变分EM了，这个可以看香港大学的一份PPT，讲得是使用变分EM推导LDA的过程，很详细。
http://www. cse.ust.hk/~lzhang/teac h/6931a/slides/lda-zhou.pdf1
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