实例介绍
【实例简介】
Python贝叶斯分析作为贝叶斯理论上的重要使用规则，该文件是这本书中对应的代码
【实例截图】
【核心代码】
Bayesian-Analysis-with-Python-master
└── Bayesian-Analysis-with-Python-master
├── Chapter 1
│ ├── 01_Thinking_Probabilistically_a_Bayesian_Inference_Primer (3).ipynb
│ ├── hpd (1).py
│ ├── mauna_loa_CO2 (1).csv
│ └── plot_post (1).py
├── Chapter 2
│ └── 02_Programming_probabilistically_a_PyMC3_primer (1).ipynb
├── Chapter 3
│ └── 03_Juggling with multiparametric and Hierarchical models.ipynb
├── Chapter 4
│ └── 04_Understanding_and_predicting_data_with_linear_regression_models (2).ipynb
├── Chapter 5
│ └── 05_Classifying_outcomes_with_logistic_regression (2).ipynb
├── Chapter 6
│ └── 06_Model_comparison.ipynb
├── Chapter 7
│ └── 07_Mixture_Models (1).ipynb
├── Chapter 8
│ └── 08_Gaussian_processes.ipynb
├── LICENSE
└── README.md
9 directories, 13 files
Python贝叶斯分析作为贝叶斯理论上的重要使用规则，该文件是这本书中对应的代码
【实例截图】
【核心代码】
Bayesian-Analysis-with-Python-master
└── Bayesian-Analysis-with-Python-master
├── Chapter 1
│ ├── 01_Thinking_Probabilistically_a_Bayesian_Inference_Primer (3).ipynb
│ ├── hpd (1).py
│ ├── mauna_loa_CO2 (1).csv
│ └── plot_post (1).py
├── Chapter 2
│ └── 02_Programming_probabilistically_a_PyMC3_primer (1).ipynb
├── Chapter 3
│ └── 03_Juggling with multiparametric and Hierarchical models.ipynb
├── Chapter 4
│ └── 04_Understanding_and_predicting_data_with_linear_regression_models (2).ipynb
├── Chapter 5
│ └── 05_Classifying_outcomes_with_logistic_regression (2).ipynb
├── Chapter 6
│ └── 06_Model_comparison.ipynb
├── Chapter 7
│ └── 07_Mixture_Models (1).ipynb
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│ └── 08_Gaussian_processes.ipynb
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