， （a）＝（0.4）、（b）＝（0.6） 添加信息后的条件概率分别为， （c）＝（0.8）、（d）＝（0.2） （e）＝（0.1）、（f）＝（0.9） 四种互不相同的情况的概率分别为， （g）＝（0.4）×（0.8）＝（0.32） （h）＝（0.4）×（0.2）＝（0.08） （i）＝（0.6）×（0.1）＝（0.06） （j）＝（0.6）×（0.9）＝（0.54） 在观察到“上前询问”的2种情况中，恢复标准化条件，则 第2讲 各个类别的先验概率分别为， （a）＝（0.7）、（b）＝（0.3） 添...
- 第0讲 只要会做四则运算便可掌握贝叶斯统计学
- 第1部 快速学习理解贝叶斯统计学的精髓
- 第2讲 贝叶斯推理的结果有时与直觉大相径庭① 使用客观数据时的注意事项
- 第3讲 根据主观数字也可以进行推理 疑惑时分的理由不充分原理
- 第4讲 运用概率的概率拓宽推理范围
- 第5讲 从推算过程开始逐渐明确的贝叶斯推理的特征
- 第6讲 明快而严格但其使用场合受到限制的内曼－皮尔逊式推理
- 第7讲 通过少量信息得出切实结论的贝叶斯推理与内曼－皮尔逊式推理的差异
- 第8讲 贝叶斯推理的基础 极大似然原理 贝叶斯统计学与内曼－皮尔逊统计学的衔接点
- 第9讲 贝叶斯推理的结果有时与直觉大相径庭② 蒙蒂霍尔问题与三个囚犯的问题
- 第10讲 掌握多条信息时的推理① 运用独立试验的概率乘法公式
- 第11讲 掌握多条信息时的推理② 以垃圾邮件过滤器为例
- 第12讲 在贝叶斯推理中可以依次使用信息 序贯理性
- 第13讲 每获得一条信息贝叶斯推理就变得更精确一些
- 第2部 完全自学从概率论到正态分布
- 第15讲 在获得信息之后概率的表示方法 条件概率的基本性质
- 第16讲 概率分布图帮助我们进行更加通用的推理
- 第17讲 贝塔分布的性质由两个数字决定
- 第18讲 决定概率分布性质的期待值
- 第19讲 在贝塔分布中使用概率分布图进行高级推理
- 第20讲 在抛硬币或天体观测时观察到的正态分布
- 第21讲 在正态分布中使用概率分布图进行高级推理
- 补讲 贝塔分布的积分计算
- 结语 贝叶斯统计21世纪最振奋人心的科学
- 参考文献 写给想学到更多知识的读者朋友们
- 练习题参考答案
绝品风流狂医
林风因意外负伤从大学退学回村，当欺辱他的地痞从城里带回来一个漂亮女友羞辱他以后，林风竟在村里小河意外得到了古老传承，无相诀。自此以后，且看林风嬉戏花丛，逍遥都市！...
潜伏木叶，兼职火影
三年之后又三年，我都快当上火影辅佐了，老大！那你去干火影纲手，成功了我把雷影位子让给你。啊？好吧，我干！好消息，穿越到了木叶村。坏消息，是云隐村穿插的间谍。就在这时，羽川觉醒了忍者词条系统。获得纲手S级词条‘冲师逆徒’，获得仙人体，拥有六道级的身体。获得大筒木辉夜S级词条‘世界调制模式’，获得天之御中所有权。获得旗木卡卡西S级词条‘五五开’，一定时间内位于不败之地。推演A级词条五代雷影，晋级S级词条本子雷影，拥有无限精力和查克拉。推演A级词条五代火影，晋级S级词条最强火影，血迹罗网级的火遁忍术。ps轻松无敌的风格，已有一百四十万字的大精品火影同人，放心阅读。...
官途：绝世天骄
陈青云身为县长秘书，本是官场红人，却不料一场意外，让他跌落谷底。而意外发现的一个u盘，却改变了他的命运，从此一路高歌猛进，众美环绕...
男人三十
男人三十是一道关，迈过去则功成名就，迈不过去就一无所有。...
海洋领主：从成为钓鱼佬开始
无尽蔚蓝之海，隐藏无穷宝藏。每一份鱼获，都是世界的美好馈赠。当世界染上污浊时，馈赠被玷污，一处处码头成为最后的安全区。世界濒临破灭之际，一群渔者被召唤而来。这是渔者也是愚者的故事。浓缩版一切从挥动鱼竿成为钓鱼佬开始。苏忘SO？长着8只眼睛3条腿的鱼到底能不能吃？在线等，挺急的。...
我家王妃有点迷
战王爷北九渊捡回了一个小道士。小道士很穷很贪财，却质朴到跟铜钱死磕，大抵是因为她还不知道这世上还有比铜钱更值钱的玩意儿战王爷看了看她无数次穷得把自己的铜钱剑拆了补补了拆，三观有点崩。...
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