ベイズ推論とは

ベイズ推論は、ベイズの定理を使用して新しいデータまたは情報に基づいて仮説の確率を更新する統計的推論の一種です。 この統計的推論の方法は、ベイジアン法として知られています。 統計の分野、特に数理統計の分野では、ベイズ推論手法は不可欠なツールです。 データ シーケンスの動的分析を実行する場合、ベイジアン更新は利用すると特に便利な手法です。 ベイズの定理に基づく推論は、科学、工学、哲学、医学、運動競技、法制度などのさまざまな分野で成功裏に実装されています。 ベイズ推論は主観的確率と強く関連しているため、決定理論哲学の分野ではよく「ベイズ確率」と呼ばれます。

どのようなメリットがあるか

(I) 次のトピックに関する洞察と検証:

第 1 章: ベイズ推論

第 2 章: 尤度関数

第 3 章 : 事前共役

第 4 章: 事後確率

第 5 章: 事後推定の最大化

第 6 章: ベイズ推定

第 7 章 : ベイジアン線形回帰

第 8 章: ディリクレ分布

第 9 章: 変分ベイジアン手法

第 10 章: ベイジアン階層モデリング

( II) ベイズ推論に関する一般のよくある質問に答える。

(III) 多くの分野でベイズ推論を使用する実際の例。

(IV) 17 の付録で簡単に説明する 、各業界の 266 の新技術を取り上げ、ベイズ推論の技術を 360 度完全に理解できます。

本書の対象者

専門家、大学生、学生 大学院生、愛好家、愛好家、そしてあらゆる種類のベイズ推論についての基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。