《贝叶斯思维:统计建模的Python学习法》——1.2 联合概率
本节书摘来异步社区《贝叶斯思维:统计建模的Python学习法》一书中的第1章,第1.2节,作者:【美】Allen B. Downey,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 1.2 联合概率 联合概率:是指两个事件同时发生的概率。p(A和B)是A和B事件的发生都为真的概率。 如果你已经理...
《贝叶斯思维:统计建模的Python学习法》一导读
前 言 贝叶斯思维:统计建模的Python学习法学习之道这本书以及Think系列其他书籍的一个前提是:只要懂得编程,你就能用这个技能去学习其他的内容 。 绝大多数贝叶斯统计的书使用数学符号并以数学概念的形式表示数学思想,比如微积分。但本书使用了Python代码而不是数学,离散近似而不是连续数学。结果...
《贝叶斯思维:统计建模的Python学习法》一2.8 练习
本节书摘来自异步社区《贝叶斯思维:统计建模的Python学习法》一书中的第2章,第2.8节,作者【美】Allen B. Downey,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 2.8 练习 练习2-1。 在第11页的“贝叶斯框架”里面,我提到了曲奇饼问题的解法是简化的,是曲奇饼有补充的取多...
《贝叶斯思维:统计建模的Python学习法》一2.6 M&M豆问题
本节书摘来自异步社区《贝叶斯思维:统计建模的Python学习法》一书中的第2章,第2.6节,作者【美】Allen B. Downey,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 2.6 M&M豆问题 我们可以使用Suite框架来解决M&M豆的问题。除了编写Likelihood...
《贝叶斯思维:统计建模的Python学习法》一2.5 封装框架
本节书摘来自异步社区《贝叶斯思维:统计建模的Python学习法》一书中的第2章,第2.5节,作者【美】Allen B. Downey,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 2.5 封装框架 现在,我们看看框架的哪些元素是相同的,这样我们就可以把它们封装进一个Suite对象,即一个提供_...
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