有哪些贝叶斯推理入门的书籍？ 最近在看统计学，需要用到贝叶斯推理相关的内容，求推荐一些入门级的书籍，以及一些学习方法。
怎样在30天内学（补）好概率论与数理统计？ 还有一个月考试目前书还都没怎么翻过导数、微积分方面也比较混乱打算用这一个月的时间好好补一下（不单单…
审稿人问为什么不用贝叶斯方法构建进化树而用邻接法 1.问题不便于直接回答，让我们先看看定义是什么2.贝叶斯分析方法（Bayesian Analysis）是贝叶斯学习的基础，它提供了一种计算假设概率的方法，这种方法是基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据的概率以及观察到的数据本身而得出的。3.其方法为，将关于未知参数的先验信息与样本信息综合，再根据贝叶斯公式，得出后验信息，然后根据后验信息去推断未知参数的方法。4.计算后验分布期望的传统数值计算方法是数值积分、拉普莱斯近似计算和蒙特卡洛（Monte Carlo）重要抽样。5.目前，MCMC方法，即马尔可夫链—蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo)方法已经变成了非常流行的贝叶斯计算方法。一方面是由于它处理非常复杂问题的效率，另一方面是因为它的编程方法相对容易。6.贝叶斯分析方法（Bayesian Analysis）提供了一种计算假设概率的方法，这种方法是基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据的概率以及观察到的数据本身而得出的。7.其方法为，将关于未知参数的先验信息与样本信息综合，再根据贝叶斯公式，得出后验信息，然后根据后验信息去推断未知参数的方法。
随机过程、机器学习和蒙特卡洛在金融应用中都有哪些关系？ 最近了解了一些数学金融中用到的数学，随机过程，机器学习和monte carlo。但是不太明白这三者的关系是什…
「金融数学」专业是一门什么样的专业？
如何利用贪心法构建贝叶斯网络代码 基于matlab的贝叶斯网络工具箱BNT是kevin p.murphy基于matlab语言开发的关于贝叶斯网络学习的开源软件包，提供了许多贝叶斯网络学习的底层基础函数库，支持多种类型的节点（概率分布）、精确推理和近似推理、参数学习及结构学习、静态模型和动态模型。贝叶斯网络表示：BNT中使用矩阵方式表示贝叶斯网络，即若节点i到j有一条弧，则对应矩阵中（i，j）值为1，否则为0。结构学习算法函数：BNT中提供了较为丰富的结构学习函数，都有：1.学习树扩展贝叶斯网络结构的TANC算法learn_struct_tan().2.数据完整条件下学习一般贝叶斯网络结构的K2算法learn_struct_k2()、贪婪搜索GS（greedy search）算法learn_struct_gs()和爬山HC（hill climbing）算法learn_struct_hc()等。3.缺失数据条件下学习一般贝叶斯网络结构的最大期望EM（expectation maximization）算法learn_struct_EM（）和马尔科夫链蒙特卡罗MCMC（Markov Chain Monte Carlo）learn_struct_mcmc()算法等。参数学习算法函数：BNT中也提供了丰富的参数学习函数，都有：1．完整数据时，学习参数的方法主要有两种：最大似然估计learn_params()和贝叶斯方法bayes_update_params()；2．数据缺失时，如果已知网络拓扑。
怎么通俗易懂地解释贝叶斯网络和它的应用？ 我自己找到一篇很通俗易懂的案例英语原文：http：//www.norsys.com/tutorials/netica/secA/tut_A1.htm以下…
什么是贝叶斯线性回归？ William Koehrsen在TowardsDataScience发表文章，对比了频率线性回归和贝叶斯线性回归两种方法，并对后者进行了详细的介绍，分析了贝叶斯线性回归的优点和直观特征。我认为贝叶斯学派和频率学派之间的纷争是「可远观而不可亵玩」的学术争论之一。与其热衷于站队，我认为同时学习这两种统计推断方法并且将它们应用到恰当的场景之下会更加富有成效。出于这种考虑，最近我努力学习和应用贝叶斯推断方法，补充学校课程所学的频率统计方法。贝叶斯线性模型是我最早对应用贝叶斯推断的关注点之一。在我们学习的过程中，最重要的部分也许就是将一个概念介绍给别人。本文是我介绍贝叶斯线性回归的一次尝试。我会对线性回归的频率派方法做一个简要的回顾，介绍贝叶斯解释（Bayesian interpretation），并查看将其应用于简单数据集的结果。代码地址：https：//github.com/WillKoehrsen/Data-Analysis/blob/master/bayesian_lr/Bayesian%20Linear%20Regression%20Demonstration.ipynbRecap of Frequentist Linear Regression回顾频率派线性回归线性回归的频率派视角可能是你所熟悉的、从学校学到的版本：模型假设反应变量（y，也称因变量）是一组权重和预测变量（x，也称自变量）乘积的线性。
你对贝叶斯统计都有怎样的理解？ www.zaoshu.io最好用的数据采集工具 37 人赞同了该回答 造数-新一代智能云爬虫 贝叶斯公式教你辨别背影杀手系列： 当你在街上看到一个长发飘飘的背影的时候，Ta有可能是。
