Me gustaría entender este tema, pero aprender de los libros blancos y los tutoriales es difícil porque hay muchas lagunas que generalmente se llenan en los libros de texto.
Si es importante, tengo una base matemática relativamente sólida como lo hice con mi Ph.D. en matemática aplicada (CFD para ser más precisos).
Respuestas:
Con respecto a su comentario a la solución de @ jerad, creo que no tiene que decepcionarse porque no puede probar la fórmula 12. Necesita algo de teoría de los procesos estocásticos. Si desea saber cómo se deriva la fórmula 12, verifique en el documento de Ferguson, Un análisis bayesiano de algunos problemas no paramétricos ( The Annals of Statistics 1973, 1 (2): 209), que primero demostró la existencia del Proceso de Dirichlet y sus propiedades.
En general, para estudiar la no paramétrica bayesiana, debe estudiar la teoría de la probabilidad y los procesos estocásticos. Menciono dos libros que son comunes en BNP son:
Hasta donde yo sé, todavía no existe tal libro ya que el área aún es bastante nueva. Los dos libros no paramétricos bayesianos que he visto son básicamente solo un montón de artículos de revisión de varios investigadores unidos.
Si tienes un doctorado. en matemáticas, aplicado o no, estoy seguro de que puedes entender leyendo los documentos estándar.
Probablemente la introducción más suave pero más completa a los métodos BNP es este tutorial de Sam Gershman .