人人都可以當賭神的秘密:用Python學習神奇的貝葉斯統計
貝葉斯分析的結果是後驗分佈而不是某個值,該分佈描述了根據給定資料和模型得到的不同數值的可能性
貝葉斯統計:初學指南
μ,1) # 似然我們透過程式碼取樣如下:對於這個問題,我們為了對比 mcmc 的結果,該後驗機率我們是可以直接計算出來的,具體的數學推導見: note我們對照上面說的 mcmc 演算法的一般套路,先採樣:挑選出新的值後,我們下一步就是要去
貝葉斯公式的最通俗解釋
後驗機率正比於先驗機率乘以似然函式或者,換句話說,貝葉斯公式描述了在給定新觀察結果的情況下如何更新我們的模型