时间 2016-06-12 10:13:38   CSDN 原文   http://geek.csdn.net/news/detail/80255 主题  深度学习  PyMC3 原文链接： Bayesian Deep Learning  作者： Thomas Wiecki ，关注贝叶斯模型与Python  译者：刘翔宇 校对：赵屹华  责编：周建丁（zhouj

作者：Tung T. Nguye 翻译：王雨桐 校对：廖倩颖 本文约1900字，建议阅读8分钟 本文为你介绍PyMC3原理，并结合一个实际案例教你如何使用包实现计算。 介绍 我们经常从天气预报中听到：明天的降水率是80％。这意味着什么？我们很难直白地解释这种说法，尤其是从概率学派的角度：无限次（或非多次）地重复下雨/不下雨实验是不现实的。   贝叶斯方法可以解释这种说法。以下句子摘自《为黑客设

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。 最近我们被客户要求撰写关于叶斯线性回归模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。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。   视频：线性回归中的贝叶斯推断与R语言预测工人工资数据案例 贝叶斯推断线性回归与R语言预测工人工资数据 ，时长09:58 用PyM