《贝叶斯方法:概率编程与贝叶斯推断》——1.5结论

简介:

本节书摘来异步社区《贝叶斯方法:概率编程与贝叶斯推断》一书中的第1章,第1.5节,作者:【加】Cameron Davidson-Pilon(卡梅隆 戴维森-皮隆),更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

1.5结论

这一章介绍了频率派和贝叶斯派对概率的解释的差别。同时我们也学到了两个重要的分布:Poisson分布和指数分布。这是今后我们构建更多贝叶斯模型的两块重要基石,就像我们在短信接收例子中所做的那样。在第2章中,我们会探讨更多的建模和PyMC策略。

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