用Python实现马尔可夫链蒙特卡罗
在过去的几个月里,我在数据科学领域里遇到一个术语:马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)。在博客或文章里,每次看到这个语,我都会摇摇头,有几次我试着学习MCMC和贝叶斯推理,但每次一开始,就很快放弃了。我学习新技术的方式都是把它应用到一个实际问题上。
通过使用一些数据和一本应用实战的书(Bayesian Methods for Hackers),我终于通过一个实际项目弄懂了MCMC。像往常一样,当把这些技术概念应用到实际问题中时,理解它们要比阅读书上的抽象概念更容易。本文通过介绍Python中的MCMC实现过程,最终教会了我使用这个强大的建模和分析工具。
本项目的完整代码和相关数据在GitHub上可以找到。本文重点讨论了应用程序和结果,涵盖了很多有深度的内容。
介绍
实际生活中的数据永远不是完美的,但我们仍然可以通过正确的模型从噪音数据中提取有价

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