在本文中，我们将在贝叶斯框架中引入回归建模，并使用PyMC3 MCMC库进行推理。 我们将首先回顾经典频率论的多重线性回归方法。然后讨论贝叶斯如何考虑线性回归。 用PyMC3进行贝叶斯线性回归 在本节中，我们将对统计实例进行一种经典的方法，即模拟一些我们 ...

在这里，我们将帮助客户将 PyMC3 用于两个贝叶斯推理案例研究：抛硬币和保险索赔发生。 设置先前的假设，并根据启发式、历史或样本数据建立我们数据的“已知已知”。 形式化问题空间和先前假设的数学模型。 正式化先前的分布。 应用贝叶定理从观察到的 ...

If you're looking for the material for a specific conference tutorial, navigate to the notebooks directory and look for a subdirectory for the conference you're interested. For example, notebooks/ODSC ...

This repository contains Python/PyMC3 code for a selection of models and figures from the book 'Doing Bayesian Data Analysis: A Tutorial with R, JAGS, and Stan', Second Edition, by John Kruschke (2015 ...

Probabilistic Programming allows for automatic Bayesian inference on user-defined probabilistic models. Recent advances in Markov chain Monte Carlo (MCMC) sampling allow inference on increasingly ...