， （a）＝（0.4）、（b）＝（0.6） 添加信息后的条件概率分别为， （c）＝（0.8）、（d）＝（0.2） （e）＝（0.1）、（f）＝（0.9） 四种互不相同的情况的概率分别为， （g）＝（0.4）×（0.8）＝（0.32） （h）＝（0.4）×（0.2）＝（0.08） （i）＝（0.6）×（0.1）＝（0.06） （j）＝（0.6）×（0.9）＝（0.54） 在观察到“上前询问”的2种情况中，恢复标准化条件，则 第2讲 各个类别的先验概率分别为， （a）＝（0.7）、（b）＝（0.3） 添...
- 第0讲 只要会做四则运算便可掌握贝叶斯统计学
- 第1部 快速学习理解贝叶斯统计学的精髓
- 第2讲 贝叶斯推理的结果有时与直觉大相径庭① 使用客观数据时的注意事项
- 第3讲 根据主观数字也可以进行推理 疑惑时分的理由不充分原理
- 第4讲 运用概率的概率拓宽推理范围
- 第5讲 从推算过程开始逐渐明确的贝叶斯推理的特征
- 第6讲 明快而严格但其使用场合受到限制的内曼－皮尔逊式推理
- 第7讲 通过少量信息得出切实结论的贝叶斯推理与内曼－皮尔逊式推理的差异
- 第8讲 贝叶斯推理的基础 极大似然原理 贝叶斯统计学与内曼－皮尔逊统计学的衔接点
- 第9讲 贝叶斯推理的结果有时与直觉大相径庭② 蒙蒂霍尔问题与三个囚犯的问题
- 第10讲 掌握多条信息时的推理① 运用独立试验的概率乘法公式
- 第11讲 掌握多条信息时的推理② 以垃圾邮件过滤器为例
- 第12讲 在贝叶斯推理中可以依次使用信息 序贯理性
- 第13讲 每获得一条信息贝叶斯推理就变得更精确一些
- 第2部 完全自学从概率论到正态分布
- 第15讲 在获得信息之后概率的表示方法 条件概率的基本性质
- 第16讲 概率分布图帮助我们进行更加通用的推理
- 第17讲 贝塔分布的性质由两个数字决定
- 第18讲 决定概率分布性质的期待值
- 第19讲 在贝塔分布中使用概率分布图进行高级推理
- 第20讲 在抛硬币或天体观测时观察到的正态分布
- 第21讲 在正态分布中使用概率分布图进行高级推理
- 补讲 贝塔分布的积分计算
- 结语 贝叶斯统计21世纪最振奋人心的科学
- 参考文献 写给想学到更多知识的读者朋友们
- 练习题参考答案
邪王嗜宠：无赖小公主
她可是二十一世纪的毒医杀手，谁知道自己的师傅是杀害她父母的凶手，为了报仇一不小心将自己的命搭进去了。等她再次醒来的时候，竟然成了被人扔进护城河里的小公主慕容熙了。重活一次的她，回到宫中狠虐杀害她母后的凶手。谁知道惹上了阴晴不定的嗜血王爷。为了救皇上受了暗伤，虽然位高权重，却不能娶妻生子。在慕容熙眼中这位就是个太监王爷。谁告诉他，太监怎么会缠上她的呜呜，救命啊！展开收起...
总裁爹地，不许欺负我妈咪！
常言道，女儿是父亲的贴心小棉袄，凌瑾言家的却是透窟窿的碎冰碴子。其一小女娃眨巴水灵灵的眼睛说叔叔，我妈咪是寡妇～很好，他死了！其二小女娃又兴冲冲的拿着名单找他筛选叔叔，我妈咪的追求者好多了，你快帮我挑个爹地～很好，让他给自己选情敌！其三亲了一口合法老婆，被亲女儿告状到警察局臭叔叔，让你占我妈咪便宜，我让你吃一辈子牢饭！明城人所倾佩的凌家家主，上国神秘的盛江集团幕后大boss却在女儿这里缕缕栽跟头。幸好自己有一个温柔善良的暖妻然，他刚得知，他那温柔善良的老婆买凶杀他？！...
镇国医神
不想当战神的医圣，不是个好爸爸（官方书友群184199046同行编辑勿入，面斥不雅）...
李白之前世今生
作品讲述一代诗仙李白，在超级月亮灵猫助攻的作用下，重生还阳，化身演艺圈新人李慕白，闯荡美丽新世界的故事。主人公的人生经历跌宕起伏，充满传奇色彩，与大唐第一才子如出一辙，跨越历史的尘埃遥相辉映。文章不仅仅是李慕白个人的成长史，奋斗史，蜕变史，更对娱乐圈的种种乱象进行了抨击与讽刺，与此同时，将这位伟大爱国诗人的人生轨迹千古文章穿插其间，娓娓道来。侠之大者，为国为民，李白前世仗剑走天涯，斗酒诗百篇，今世依然可以事了拂衣去，深藏身与名...
团宠格格是食修
日更，900010000，中午1200更新预收当团宠点亮美食技能清，文案下拉可见。满级食修穿康熙四十三年，成了四贝勒府上唯一小格格。不错不错，最低和硕格格预定！可亲娘李氏即将失宠，三个弟弟一个夭...
都市奇门医圣
实习医生叶皓轩，意外的得到一本古书上的玄术与医道传承，自此开始了不一样的人生，他银针渡人，术法渡鬼，成就济世仁心，都市生活逍遥自在，校花御姐加熟女，教师医生和白领！...
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