课程链接: https://www.coursera.org/learn/mcmc
近年来，贝叶斯推断在数据科学和统计建模中扮演着越来越重要的角色。为了帮助学习者掌握这一强大工具，我强烈推荐Coursera上的《Bayesian Inference with MCMC》课程。这门课程由浅入深地介绍了Markov Chain Monte Carlo（MCMC）方法在贝叶斯建模中的应用，适合具有一定统计基础的学习者。课程内容丰富，包括蒙特卡洛方法的基础、Metropolis算法、Gibbs采样和Hamiltonian Monte Carlo（HMC）等核心技术。特别值得一提的是，课程结合Python和Jupyter笔记本，通过实际操作帮助学员理解算法原理，提升实战能力。无论你是数据科学的初学者，还是希望深化贝叶斯推断知识的研究者，这门课程都能带来极大的收获。课程提供详细的教学资料和丰富的练习资源，非常适合系统学习和实践探索。推荐大家根据链接下载资料，动手实践，开启你的贝叶斯推断之旅！
课程链接与资料：
– 课程官网：[https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/Production/BayesianInference.html](https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/Production/BayesianInference.html)
– 获取和运行笔记本：[https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/Production/getting_started.html](https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/Production/getting_started.html)
总之，该课程内容详实，实践性强，是学习贝叶斯推断及MCMC方法的绝佳选择。希望大家都能从中获益，掌握这门强大的统计工具！