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标签： PyMC3

  • 深入理解贝叶斯推断：Coursera上的MCMC课程推荐

    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！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/mcmc

  • 深入学习PyMC3：贝叶斯建模与推断的优质课程推荐

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-pymc3

    近年来，贝叶斯统计在数据分析和机器学习中的应用愈发广泛，而掌握一门强大的贝叶斯建模工具尤为重要。最近我发现了一门非常实用的Coursera课程——《Introduction to PyMC3 for Bayesian Modeling and Inference》，它由基础到高级内容系统讲解，让我受益匪浅。这门课程适合有一定Python基础，想要深入了解贝叶斯推断和概率编程的学习者。课程由三个部分组成，涵盖了PyMC3的基础语法、回归与分类模型、模型评估以及实际案例，例如COVID-19的传染模型。课程中使用Jupyter notebooks演示，配合PyMC3和ArViz等工具，让学习过程直观且高效。通过学习，我不仅掌握了如何构建复杂的贝叶斯模型，还学会了如何评估模型效果和调试算法。特别推荐对数据科学、统计建模以及疫情建模感兴趣的朋友们，绝对值得一试！详细课程信息及学习资料可访问官网：https://sjster.github.io/introduction_to_computation。

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-pymc3

  • 深入学习：Coursera上的《数据科学计算统计入门》课程推荐

    课程链接: https://www.coursera.org/specializations/compstats

    近年来，数据科学在各行各业中扮演着越来越重要的角色。要成为一名优秀的数据科学家，掌握现代统计方法和贝叶斯推断技术尤为关键。今天我要推荐一门由Databricks提供的优质课程——《Introduction to Computational Statistics for Data Scientists》（数据科学计算统计入门），它为初学者和有一定基础的学习者提供了系统的学习路径。

    这门课程涵盖了计算统计的核心概念，重点介绍了贝叶斯统计和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，帮助学员理解和应用这些技术进行大规模数据分析。课程内容丰富，包含了实用的工具和技巧，特别适合希望提升数据建模能力的同学。

    课程的亮点之一是对贝叶斯推断的深入讲解，从基础概念到实际操作，帮助学生建立扎实的理论基础。此外，课程还引入了PyMC3这一强大的贝叶斯建模工具，让你可以轻松实现复杂的模型。无论你是数据科学初学者还是有一定经验的从业者，都能在这门课程中找到适合自己的内容。

    如果你正在寻找一门实用、系统且具有实践导向的统计课程，我强烈推荐《数据科学计算统计入门》。点击以下链接开始学习吧！

    学习链接：[课程介绍页面](https://coursera.pxf.io/c/3416256/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Fcompstatsintro)

    祝你学习愉快，早日成为数据科学领域的佼佼者！

    课程链接: https://www.coursera.org/specializations/compstats

  • 深入学习：Coursera上的《PyMC3贝叶斯建模与推断入门》课程推荐

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-pymc3

    在数据科学和统计建模的领域，贝叶斯方法正逐渐成为主流工具之一。近期我发现了一门非常实用的课程——《Introduction to PyMC3 for Bayesian Modeling and Inference》，由Coursera平台提供，适合希望掌握贝叶斯模型及其应用的学习者。该课程由基础入门、实战应用以及模型评估组成，非常系统地介绍了如何利用PyMC3进行概率编程和贝叶斯推断。

    课程内容丰富，包括:
    – PyMC3框架基础介绍，结合可视化库ArViz，帮助理解模型结构与结果
    – 回归、分类问题的贝叶斯建模实战，包括处理异常值和层级模型
    – 各种评估指标和调试技巧，确保模型的质量和效果
    – 结合实际案例——COVID-19疫情的模型拟合，提升实战操作能力

    课程使用Python和Jupyter Notebook，强调动手操作，非常适合有一定Python基础的学习者。课程网站（https://sjster.github.io/introduction_to_computation）提供了详细的教学资源和操作指南。

    我强烈推荐这门课程给对贝叶斯统计、概率编程感兴趣的同学，无论是学术研究还是实际工作，掌握PyMC3都能大大提升你的数据建模能力！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-pymc3