带条件或隐变量的指数族的矩匹配条件
机器学习
2020-01-28 v1 机器学习
摘要
使用指数族的最大似然学习会导致充分统计量的矩匹配，这是经典结果。这可推广到条件指数族和/或存在隐变量的情况。本文从第一性原理出发解释这些广义矩匹配条件，并给出自洽的推导。
引用
@article{arxiv.2001.09771,
title = {Moment-Matching Conditions for Exponential Families with Conditioning or Hidden Data},
author = {Justin Domke},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.09771},
year = {2020}
}