ノンパラメトリックベイジアンモデルの入門テキスト？

私はこのトピックに頭を抱えたいのですが、ホワイトペーパーやチュートリアルから学ぶことは、通常は教科書で埋められる多くのギャップがあるため、困難です。

もしそれが重要であれば、私は博士号を取得したときと同様に、比較的強い数学的背景を持っています。応用数学（より正確にはCFD）。

@jeradの解法に対するコメントについて、式12を証明できないので失望する必要はないと思います。確率過程の理論が必要です。ファーガソンの論文、いくつかのノンパラメトリック問題のベイズ分析（The Annals of Statistics 1973、1（2）：209）でフォーミュラ12の導出方法を知りたい場合は、最初にディリクレプロセスとその特性の存在を証明しました。

一般的に、ベイジアンノンパラメトリックを研究するには、確率論と確率過程を研究する必要があります。私は、BNPで一般的な2冊の本について言及します。

• Ghosh and Ramamoorthi、Bayesian Nonparametrics、Springer; 2003年
• ケンブリッジ大学出版局、ヨート、ホームズ、ミュラー、ウォーカー、ベイジアンノンパラメトリックス ; 2010。

私の知る限り、その地域はまだかなり新しいので、そのような本はまだ存在しません。私が見た2つのベイズノンパラメトリックスの本は、基本的には、さまざまな研究者がまとめたレビュー論文の束にすぎません。

博士号を取得している場合 数学では、適用されるかどうかにかかわらず、私はあなたが標準的な論文を読むことによってあなたの頭を動かすことができると確信しています。

おそらく、最も穏やかでありながら最も徹底したBNPメソッドの紹介は、Sam Gershman によるこのチュートリアルでしょう。