Tôi muốn xoay quanh chủ đề này nhưng học từ sách trắng và hướng dẫn rất khó vì có nhiều khoảng trống thường được điền vào sách giáo khoa.
Nếu điều quan trọng là tôi có nền tảng toán học tương đối mạnh như tôi đã làm bằng tiến sĩ. trong toán học ứng dụng (CFD để chính xác hơn).
Câu trả lời:
Về nhận xét của bạn về giải pháp của @ jerad, tôi tin rằng bạn không phải thất vọng vì bạn không thể chứng minh công thức 12. Nó cần một số lý thuyết về Quy trình Stochastic. Nếu bạn muốn biết công thức 12 được kiểm tra như thế nào trong bài báo của Ferguson, Một phân tích bayes về một số vấn đề không liên quan ( Biên niên sử Thống kê năm 1973, 1 (2): 209), người đầu tiên đã chứng minh sự tồn tại của Quy trình Dirichlet và các thuộc tính của nó.
Nói chung, để nghiên cứu Bayesian Nonparametrics, bạn cần nghiên cứu Lý thuyết Xác suất và Quy trình ngẫu nhiên. Tôi đề cập đến hai cuốn sách phổ biến trong BNP là:
Theo tôi biết, chưa có cuốn sách nào như vậy tồn tại vì khu vực này vẫn còn khá mới. Một vài cuốn sách phi khoa học Bayesian mà tôi đã xem về cơ bản chỉ là một loạt các bài viết đánh giá từ các nhà nghiên cứu khác nhau liên kết với nhau.
Nếu bạn có bằng tiến sĩ. trong toán học, áp dụng hay không, tôi chắc chắn bạn có thể hiểu được bằng cách đọc các bài báo tiêu chuẩn.
Có lẽ phần giới thiệu nhẹ nhàng nhất nhưng kỹ lưỡng nhất về phương pháp BNP là hướng dẫn này của Sam Gershman .