Python+AI提示词用贝叶斯方法Copula进行参数推断可视化|附数据代码
在数据科学的广阔领域中，处理多变量数据是一个常见且复杂的任务。当我们面对多个变量（如(a)和(b)）时，常常需要以参数化的方式描述它们的联合分布(P(a, b))。
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Python蒙特卡罗MCMC:优化Metropolis-Hastings采样策略与Fisher矩阵计算参数推断应用—模拟与真实数据分析
本文介绍了其在过去几年中的最新开发成果，特别阐述了两种有助于提升 Metropolis – Hastings 采样性能的新要素：跳跃因子的自适应算法以及逆 Fisher 矩阵的计算，该逆 Fisher 矩阵可用作提议密度。
