贝叶斯推理三种方法:MCMC 、HMC和SBI

对许多人来说,贝叶斯统计仍然有些陌生。因为贝叶斯统计中会有一些主观的先验,在没有测试数据的支持下了解他的理论还是有一些困难的。本文整理的是作者最近在普林斯顿的一个研讨会上做的演讲幻灯片,这样可以阐明为什么贝叶斯方法不仅在逻辑上是合理的,而且使用起来也很简单。这里将以三种不同的方式实现相同的推理问题。

数据

我们的例子是在具有倾斜背景的噪声数据中找到峰值的问题,这可能出现在粒子物理学和其他多分量事件过程中。

首先生成数据:

 

https://avoid.overfit.cn/post/7d210cd0e4424371a7d931b6ee247fc7

posted @ 2022-10-29 11:13  deephub  阅读(68)  评论(0编辑  收藏  举报