贝叶斯思维统计建模Python 的相关内容

文章 2017-06-13 来自：开发者社区

《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》一2.3　贝叶斯框架

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2.3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 2.3　贝叶斯框架在继续讨论其他的问题前，我想在上一节的基础上重写代码以使其更通用。首先我将定义一个类来封装与此相关的代码： class Cookie(Pmf)： def __init__(sel...

文章 2017-05-02 来自：开发者社区

《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》一1.8　讨论

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1章，第1.8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 1.8　讨论对于涉及条件概率的很多问题，贝叶斯定理提供了一个分而治之的策略。如果p(A|B)难以计算，或难以用实验衡量，可以检查计算贝叶斯定理中的其他项是否更容易，如p(B|A)，p(A)和p(B)。如果蒙蒂....

文章 2017-05-02 来自：开发者社区

《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》一1.7　Monty Hall难题

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1章，第1.7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 1.7　Monty Hall难题蒙蒂大厅（Monty Hall problem）难题可能是历史上最有争议的概率问题。问题看似简单，但正确答案如此有悖常理以致很多人不能接受，很多聪明人都难堪于自己搞错了反而据理力....

文章 2017-05-02 来自：开发者社区

《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》一1.6　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1章，第1.6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 1.6　M&M豆问题 M&M豆是有各种颜色的糖果巧克力豆。制造M&M豆的Mars公司会不时变更不同颜色巧克力豆之间的混合比例。 1995年，他们推出了蓝色的M&M豆。在此前一袋普通....

文章 2017-05-02 来自：开发者社区

《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》一1.5　历时诠释

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1章，第1.5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 1.5　历时诠释还有另外一种理解贝叶斯定理的思路：它给我们提供的是一种根据数据集D的内容变化更新假设概率H的方法。这种对贝叶斯定理的理解被称为“历时诠释”。 “历时”意味着某些事情随着时间而发生；在本例，即是....

文章 2017-05-02 来自：开发者社区

《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》一1.4　贝叶斯定理

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1章，第1.4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 1.4　贝叶斯定理现在，我们准备好进行贝叶斯定理推导需要的所有条件了。首先，我们注意到，联合概率是乘积可交换（乘法交换律）的，即：对于任何A，B表示的事件都成立。然后，我们写出一个联合概率的表达式：...

文章 2017-05-02 来自：开发者社区

《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》一1.3　曲奇饼问题

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1章，第1.3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 1.3　曲奇饼问题我们即将开始讨论到贝叶斯定理，但我还想通过一个被称为“曲奇饼问题”的例子来介绍它。假设有两碗曲奇饼，碗1包含30个香草曲奇饼和10个巧克力曲奇饼，碗2有上述两种饼干各20个。现在设想你在不看....

文章 2017-05-02 来自：开发者社区

《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》一1.2　联合概率

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。如果你已经理解了投骰例子和它的背景，我们开始学习下面的公式：例如，如果我投掷两个硬币，A表示第一枚硬...

文章 2017-05-02 来自：开发者社区

《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》一第1章贝叶斯定理1.1　条件概率

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1章，第1.1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”公众号查看第1章贝叶斯定理贝叶斯思维：统计建模的Python学习法 1.1　条件概率所有贝叶斯统计的方法都基于贝叶斯定理，如果有条件概率的学习基础，意识到这一点很自然。因此我们会从概率、条件概率开始，然后到贝叶斯定理....

文章 2017-05-02 来自：开发者社区

《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》——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。结果就是原本需要积分的地方变成了求和，概率分布的大多数操作变成了简单的循环。我认为这样的表述是易于理解....

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MaxCompute MaxFrame 是阿里云自研分布式计算框架，支持 Python 编程接口并可直接使用 MaxCompute 计算资源及数据接口，与 MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成 MaxCompute 完整 Python 开发生态。

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