数学的なツールを使用して実用的な問題を解決するための唯一の要件は、おそらく確率とプログラミングの少しの知識を知っています。ベイジアンアプローチは、など、機械翻訳、一般的なコンピュータ音声認識、スパム検出、としての使用に精通している必要があり、コンピュータの専門家のために、不確実性の問題を解決するための確率的知識を使って一般的な数学的な方法であります問題領域。
私たちは、15章の合計でダース以上の現実空間での実際的な問題を解決する方法について説明します。これらの問題を解決するプロセスでは、だけでなく、どのように選択するか、数学的に特定の問題をモデル化する方法を、どのように問題の主要な矛盾（モデルの主要パラメータをつかむために微妙なモデリングの意思決定の方法論、数値モデル化誤差と誤差の作成を支援）、その後、最適化または有効性またはモデルの限界を確認するためにステップバイステップ。この意味で、それは数学的モデリングに成功した例です。
リファレンスを学びます：
「ベイジアン思考：統計モデリングのPythonの学習」中国のPDF、カタログやブックマークから、テキストをコピーすることができ、英語PDF、ディレクトリで、テキストをコピーすることができます。
英語版は2つの学習を比較することができます。ソースコードをサポートします。
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