在前面的博客中，我们已经对`Dask`做了一点简单的介绍了，在这篇博客中我们来对比一下`Dask`的`DataFrame`在不同条件下的运算性能，主要是连接操作的性能（merge)。
小木 1351Dask的集群启动创建也很简单，有好几种方式，最简单的是采用官方提供dask-scheduler和dask-worker命令行方式。本文描述如何使用命令行方法建立Dask集群。
小木 1176当数据量达到一定程度，单机的处理能力会无法达到性能的要求，采用并行计算，并利用多台服务器进行分布式处理可能会提升数据处理的速度，达到性能要求。然而如果使用不当，并行处理可能并不会提升处理的速度。这篇博客介绍了Dask中关于并行处理的一些效率方面的建议，尽管是针对Dask的说明，但对于所有的并行处理来说都是适用的。
小木 1687Dask提供了多种分布式调度器，当缺少多台服务器时候，也可以通过本地集群来实现单机分布式的计算。这篇博客主要就是介绍如何实现Dask的单机分布式调度器。第一小节是简介，第二节是单机调度器的简写版本，第三节是单机调度器的完整版本，第四节是使用的一些示例。
小木 1612多项式分布是非常常见的分布，他是二项分布在多维上的推广。例如掷骰子结果中，1-6点出现的次数就是一个多项式分布。多项式分布在如主题建模中非常常见，本文将讲述多项式分布的贝叶斯推导过程。
小木 4215Dirichlet过程是一个随机过程，在非参数贝叶斯模型中有广泛运用，最常见的应用是Dirichlet过程混合模型
小木 82619贝塔分布（Beta Distribution）是一个连续的概率分布，它只有两个参数。它最重要的应用是为某项实验的成功概率建模。在本篇博客中，我们使用Beta分布作为描述。
小木 55357多元正态（高斯）分布分布是我们最常用的分布之一，这篇博客的主要内容来自Will Penny的文章的翻译。主要讲述关于多元正态分布的贝叶斯推导
小木 7660在统计学中，矩母函数是一个关于随机变量的实值函数，它可以替代密度函数来描述分布。也就是说，出了概率密度函数外，我们也可以通过矩母函数来描述分布。
小木 37754狄利克雷分布作为多项式分布的先验大家应该比较熟悉了。这里介绍另外一种Dirichlet树结构的分布，也可以作为多项式分布的先验，但却更加灵活
小木 3669高斯分布是一种非常常见的分布，对于一元高斯分布我们比较熟悉，对于高斯分布的多元形式有很多人不太理解。这篇博客的材料主要来源Andrew Ng在斯坦福机器学习课的材料。
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