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。
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 随机过程 stochastic processes泊松过程 Poisson processes更新过程 renewal processes布朗运动 Brownian motion仿射（跳跃）扩散过程 affine processes(or affine-jump diffusions)列维过程 Levy processes连续状态分枝过程 continuous state branching processes随机微分方程 stochastic differential equations半鞅 semimartingale偏微分方程 partial differential equations偏积分－微分方程 partial integro-differential equations倒向随机微分方程 backward stochastic differential equations二阶倒向随机微分方程 second order backward stochastic differential equations随机偏微分方程 stochastic partial differential equations随机最优控制 stochastic optimal control极值建模 modeling of extremes风险度量 risk measures蒙特卡洛模拟 Monte Carlo simulationStochastic Processes=Introduction and References『随机过程』(stochastic processes)是概率论的一个分支，一般来说是特指一个学科，而『蒙特卡洛』(Monte Carlo)是一种获得某种统计量、待求值或函数值的方法，二者不太具有明显的并列关系或者包含与被包含关系。随机过程从。
为什么要使用MCMC方法？ 刚刚看bayes推断，小白问题，大家见谅。比如使用Metropolis-Hasting algorithm来采样P（a|x），想要使用MH…
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。
有哪些贝叶斯推理入门的书籍？
什么是“贝叶斯统计”？如何评价脑科学研究专家乔纳·莱勒将“贝叶斯统计”的手段引入心理学？ 首先我们来看看原文 http：//www. psychologytoday.com/blo g/ulterior-motives/201012/ten-advances-in-psychological-science-in-2010 ： The use of Bayesian Statistics.In。
怎么通俗易懂地解释贝叶斯网络和它的应用？ http：//www. norsys.com/tutorials/ne tica/secA/tut_A2.htm 而形成一个可靠的以某个疾病为主题的贝叶斯网络图，则需要输入大量的原始数据进行计算。更进一步，当贝叶斯网络。
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。
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…
