《贝叶斯统计》

最新推荐文章于 2025-06-22 00:15:00 发布
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翻看目录一看，这就是心中所想的贝叶斯研究。少看网络分析，多读经典

《贝叶斯统计》

茆诗松 / 汤银才

2012.9

中国统计出版社

独家 | 一文带你熟悉贝叶斯统计
数据派THU
01-25 1899
作者：Matthew Ward翻译：陈之炎校对：陈丹本文约5000字，建议阅读10+分钟本文为你带来贝叶斯统计的基础示例及全面解释。标签：贝叶斯统计图：Unsplash，Chris L...
贝叶斯统计答案.pdf
12-21
韦来生老师的贝叶斯统计第二版答案
神经网络中的随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）详解
最新发布
不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。
06-22 1111
在神经网络的训练过程中，优化算法扮演着至关重要的角色。它们通过调整模型的参数（如权重和偏置），最小化损失函数，从而提升模型的性能。随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）是其中最基础且广泛使用的优化算法之一。
深度学习中的贝叶斯统计简介
网络资源是无限的
09-20 4825
深度学习中的贝叶斯统计简介
贝叶斯统计bayes statistics
Hello Word!
07-19 7329
1，贝叶斯统计的关键特点：人们根据新的观测改变了对一个事件发生概率的信念（belief） 举例： 假设某天太阳没有升起，那么你很有可能觉得第二天太阳也不会升起。但如果第二天太阳又正常升起了，你对太阳会再次罢工的概率预期也会比之前高很多。这就是基于对事件的观测改变了自己对事件发生概率的信念。 大体的过程是：前期我们认为的一个事件发生的概率（先验概率，事件还未发生）-》新的观测-》我们更新了自己...
《贝叶斯统计》电子书
03-24
贝叶斯是与经典统计理论的争论中发展起来的，其争论的焦点是，未知参数是否为随机变量。。。。
茆诗松《贝叶斯统计》第二版课后答案.pdf
01-24
"贝叶斯统计第二版课后答案" 贝叶斯统计是统计学中的一种重要分支，它涉及到概率论、数学统计和计算机科学等多个领域。贝叶斯统计的核心思想是通过先验分布和似然函数来更新参数的估计，进而获得后验分布。 在...
贝叶斯统计，第二版
12-12
《贝叶斯统计》是茆诗松和汤银才两位学者合著的经典教材，第二版在原有的基础上进行了更新和完善，旨在深入浅出地讲解贝叶斯统计理论与应用。贝叶斯统计是一种基于概率的推理方法，它在现代统计学和数据分析领域占据...
《贝叶斯统计》第七章贝叶斯计算.pdf
11-23
《贝叶斯统计》第七章：MCMC介绍、贝叶斯分析中的直接抽样方法、Dibbs抽样、M-H算法《贝叶斯统计》第七章：MCMC介绍、贝叶斯分析中的直接抽样方法、Dibbs抽样、M-H算法
贝叶斯统计课后答案
12-26
贝叶斯统计作为统计学的一个分支，在现代数据分析和决策制定中扮演着重要角色。其核心思想在于结合先验知识和新获取的数据信息，通过概率的方式进行知识更新，从而获得更精确的后验概率分布，用以估计未知参数或变量...
深入浅入数据分析 - 贝叶斯统计
wyz191的专栏
02-07 567
6 贝叶斯统计 – 穿越第一关 开篇讲到：学会证伪法处理异质数据源不在话下；可要是碰到直接概率问题就要用到一个极其方便的分析工具贝叶斯规则，这个规则能帮助你利用基础概率和波动数据做到明察秋毫。 6.1 案例 小明得病了，医生给了一份蜥蜴流感诊断书，此病虽不致命，但治疗极其麻烦，需要歇业、隔离好几个星期；由于小明对数据分析得心应手，要自己了解试验结果的准确性。 答：要弄清楚某人患蜥蜴流感的概率，其根本在于了解假阳性、真阳性、假阴性、真阴性的实际人数。 6.2 条件概率 6.2.1 基本概念 6.
贝叶斯统计_第2版_茆诗松_汤银才
03-14
贝叶斯统计_第2版_茆诗松_汤银才
贝叶斯统计 茆诗松
09-25
应用统计用的教材，老师推荐的统计书茆诗松老师写的贝叶斯统计
贝叶斯统计_茆诗松
11-02
非常经典的茆诗松的《贝叶斯统计》教材，教材有点老了，1999年版的。
韦来生《数理统计》课后习题与答案
02-24
韦来生经典教材《数理统计》的课后习题与答案，分享给大家希望能有所帮助~
韦来生数理统计第二版
05-31
第1章 绪论 1.1 什么叫数理统计学 1.2 数理统计的若干基本概念 1.3统计量 习题一第2章 抽样分布及若干预备知识 2.1 引言 2.2 正态总体样本均值和样本方差的分布 *2.3 次序统计量的分布 2.4 X2分布，t分布和F分布 2.5 统计量的极限分布 *2.6 指数族 2.7 充分统计量 *2.8 完全统计量 习题二第3章 点估计 3.1 引言 3.2 矩估计 3.3 极大似然估计 *3.4 一致最小方差无偏估计 3.5 Cramer-Rao不等式 习题三第4章 区间估计 4.1 区间估计的基本概念 4.2 枢轴变量法——正态总体参数的置信区间 4.3 枢轴变量法——非正态总体参数的置信区间 4.4 Fisher的信仰推断法 4.5 容忍区间与容忍限 习题四第5章 参数假设检验 5.1 假设检验的若干基本概念 5.2 正态总体参数的假设检验 5.3 假设检验与区间估计 *5.4 一致最优检验与无偏检验 5.5 似然比检验
贝叶斯统计
u010545732的专栏
12-20 3081
1763年英国学者T.贝叶斯在文章《论有关机遇问题的求解》中提出一种归纳推理的理论，后被一些统计学者发展为系统的统计推断方法，称为贝叶斯方法。采用这种方法作统计推断所得的全部结果，构成贝叶斯统计的内容。认为贝叶斯方法是唯一合理的统计推断方法的统计学者，组成数理统计学中的贝叶斯学派，其形成可追溯到 20世纪 30 年代。到50～60年代，已发展为一个有影响的学派。时至今日，其影响日益扩大。 在贝叶
机器学习基础---贝叶斯统计
weixin_33727510的博客
01-12 168
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
贝叶斯统计 韦来生 课后题答案 第二章
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08-05 3万+
第二章 先验分布的选取 1.某居住地区明天室外的最高温度θ如下表所示： 温度／℃ 25~26 26~27 27~28 28~29 29~30 30~31 主观概率 0.10 0.15 0.25 0.30 0.15 0.05 用直方图方法求你对θ的主观先验密度． 3.用通过分位数确定先验分布的方法求习题1中的先验密度，并考虑： （1)确定你对θ的先验密度的1/4和1/2分位数； （2)找出配合这些分位数值的正态密度； （3)你主观地决定θ的先验密度的0.8和0.9的分位数（不要用（2)中所得 的正态密度）．这
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