bayes:科学推理的概率论

时间:2021-07-01 10:14:51
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文件名称:bayes:科学推理的概率论
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更新时间:2021-07-01 10:14:51
贝叶斯 自 1763 年以来,帮助人类应对不确定性。 这是一个正在进行的尝试,用文字 python 表达一些简单的概率论,以说明贝叶斯推理在数据分析上下文中的工作方式。 开始于最后。 笔记本: 关键概念: 对假设的严格跟踪 不确定性的普遍性,以及Pr(theta|d)和相关分布中“数据” d和“参数” theta之间的对称性。 从 PDF 中抽取的样本的有用性和重要性 强调信仰而不是真理 挑战: 制作遵守概率论规则的对象,同时在能够生成样本方面保持功能,将自己表示为乳胶字符串等。 保持笔记本的紧凑和可读性,并且始终可以通过 nbviewer 整体查看 人们: 菲尔·马歇尔(KIPAC,斯坦福大学) Jonathan Sick(皇后大学,金斯顿) 杰克范德普拉斯(华盛顿大学) David W. Hogg(纽约大学) 我们对通过问题和拉取请求进行协作持开放态度! 叉开,保持
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