Explore l'indépendance et la probabilité conditionnelle dans les probabilités et les statistiques, avec des exemples illustrant les concepts et les applications pratiques.
Explore les techniques bayésiennes pour les problèmes de valeur extrême, y compris l'inférence de la chaîne Markov Monte Carlo et de Bayesian, en soulignant l'importance de l'information antérieure et l'utilisation des graphiques.
Couvre les concepts de lunettes de spin et d'estimation bayésienne, en se concentrant sur l'observation et la déduction de l'information d'un système de près.
Examine la régression probabiliste linéaire, couvrant les probabilités articulaires et conditionnelles, la régression des crêtes et l'atténuation excessive.
Discute de la distribution de Dirichlet, de l'inférence bayésienne, de la moyenne postérieure et de la variance, des antécédents conjugués et de la distribution prédictive dans le modèle de Dirichlet-Multinôme.
Explorer la densité de calcul des états et l'inférence bayésienne à l'aide d'un échantillonnage d'importance, montrant une variance inférieure et la parallélisation de la méthode proposée.
Explore la régression linéaire dans une perspective d'inférence statistique, couvrant les modèles probabilistes, la vérité au sol, les étiquettes et les estimateurs de probabilité maximale.
