GSU 2021 | 貝葉斯數據分析課程開講

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轉自：機器之心

在機器學習領域，貝葉斯理論的強大體現在多個方面，包括貝葉斯推斷、超參數貝葉斯、非參貝葉斯等。此前，Nature 子刊刊登了一篇關於貝葉斯統計與建模的綜述文章，引發廣泛關注。近期，一門適合初學者的課程——阿爾託大學 2021 年貝葉斯數據分析課程正式開課了。

• 課程主頁：https://avehtari.github.io/BDA_course_Aalto/gsu2021.html

• 課程資料：https://github.com/avehtari/BDA_course_Aalto

該課程使用的教材是由 Andrew Gelman、John Carlin、Hal Stern、David Dunson、Aki Vehtari 和 Donald Rubin 合著的《Bayesian Data Analysis，3rd ed》。課程講師也是作者之一 Aki Vehtari。

書籍電子版鏈接： https://users.aalto.fi/~ave/BDA3.pdf

預備知識

該課程重點強調貝葉斯數據分析的計算層面，以及如何使用最新的計算工具。在學習這門課程之前，學生需要掌握以下知識：

概率論的基本術語，包括：

• 概率、概率密度、概率分佈；

• 求和、乘法法則、貝葉斯定理；

• 期望、均值、方差、中位數；

相關知識的英文表述，參考資料：https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-05-introduction-to-probability-and-statistics-spring-2014/readings/

• 代數與微積分的部分知識；

• 基本的可視化方法（使用 R 或 Python）:

• 直方圖、密度圖、散點圖

該課程還給出了使用 R 或 Python 語言實現的 demo：https://avehtari.github.io/BDA_course_Aalto/demos.html

課程安排

本次課程於 3 月開課、5 月結束。

以下是部分課程安排：

除了課程安排，課程主頁還提供了每節課的內容簡介：

第 5 節課程的內容簡介。

講師介紹

本次課程的講師是《Bayesian Data Analysis，3rd ed》的作者之一 Aki Vehtari，阿爾託大學計算機科學系副教授。他的研究興趣是貝葉斯概率論和方法論、貝葉斯工作流、概率編程、推理方法（如 Laplace、EP、VB、MC）與模型診斷、模型評估與選擇、高斯過程以及層次模型。

 
    
    
    

  
     
     
     
 
    
    
    
 
    
    
    

     
     
     
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本文分享自微信公衆號 - 機器學習算法與Python實戰（tjxj666）。
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