Python对2028奥运奖牌预测分析:贝叶斯推断、梯度提升机GBM、时间序列、随机森林、二元分类教练效应量化研究
作为数据建模领域的实践者,我们常遇到“如何用算法破解体育竞技中的数据规律”这类典型问题。
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本文聚焦于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法在贝叶斯推断中的Python实现。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Sherry Deng撰写
Metropolis-Hastings 算法对概率分布进行采样以产生一组与原始分布成比例的轨迹。
在这篇文章中,我将扩展从数据推断概率的示例,考虑 0 和 1之间的所有(连续)值,而不是考虑一组离散的候选概率。
任何MCMC方案的目标都是从“目标”分布产生样本。
Stan是一种用于指定统计模型的概率编程语言。Stan通过马尔可夫链蒙特卡罗方法(例如No-U-Turn采样器,一种汉密尔顿蒙特卡洛采样的自适应形式)为连续变量模型提供了完整的贝叶斯推断。
可以从许多统计软件包中运行Stan。到目前为止,我一直在从R运行Stan。