Chapter1 : 贝叶斯推断介绍(Introduction)

后验分布是三种信息的结合

先验分布\pi(\theta)是反应人们在抽样前对\theta的认识,后验分布\pi(\theta|x)是反映人们在抽样后对\theta的认识。后验分布可以看作是人们用总体信息和样本信息对先验分布\pi(\theta)作调整的结果。

例题1 :
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例题2(identity 分布):
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例题3 (Normal分布):
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Frequentist VS Bayesian interpretation of probabilities

From a frequentist perspective the probability of an event is the limit of its relative frequency as the number of trials goes to infinity.
From a Baysian perspective the probability of an event represents our reasonable expectation about it in a single trial.
Frequentist要通过

Definition(定义)

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General framework(问题大致框架)

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贝叶斯模型的性质

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贝叶斯模型意义(数据数量要求很低)

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计算模型的三种情况(第二种情况不太懂)

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