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贝叶斯统计(郑晨) - 37.6.1 风险函数
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贝叶斯统计(郑晨) - 13.4.4 损失函数(4)
贝叶斯统计(郑晨) - 3.1.3共轭先验分布(2)
贝叶斯统计(郑晨) - 11.4.4 损失函数(2)
贝叶斯统计 西安交大 - 37 3.3 利用边缘分布m(x)确定先验分布(1)
贝叶斯统计(郑晨) - 41.6.4 贝叶斯风险
贝叶斯统计(郑晨) - 12.4.4 损失函数(3)
贝叶斯统计(郑晨) - 15.4.6 效用函数(1)
贝叶斯统计 西安交大 - 30 2.5 预测(2)
贝叶斯统计(郑晨) - 27.5.3 常用损失函数下的贝叶斯估计(2)
贝叶斯统计 西安交大 - 6 1.4 超参数及其确定
贝叶斯统计(郑晨) - 28.5.3 常用损失函数下的贝叶斯估计(3)
贝叶斯统计(郑晨) - 29.5.3 常用损失函数下的贝叶斯估计(4)
贝叶斯统计(郑晨) - 22.5.2 后验风险准则(3)
贝叶斯统计(郑晨) - 10.4.4 损失函数(1)
第一课:课程介绍
贝叶斯统计(郑晨) - 24.5.2 后验风险准则(5)
贝叶斯统计-44. 7.1 MCMC介绍(2)
贝叶斯统计 西安交大 - 42 3.4 无信息先验分布(2)
贝叶斯统计(郑晨) - 17.4.6 效用函数(3)
贝叶斯统计 - 45.7.1 MCMC介绍(2)
贝叶斯统计(郑晨) - 16.4.6 效用函数(2)
贝叶斯统计(郑晨) - 23.5.2 后验风险准则(4)
贝叶斯统计(郑晨) - 14.4.5 常用损失函数
贝叶斯统计 - 55.7.6 总结
贝叶斯统计 西安交大 - 11 2.2 点估计(4)
贝叶斯统计(郑晨) - 18.4.6 效用函数(4)
贝叶斯统计 西安交大 - 47 3.5 多层分布(1)
贝叶斯统计 西安交大 - 12 2.3 区间估计(1)
贝叶斯统计 - 49.7.3 Gibbs抽样(1)
贝叶斯统计(郑晨) - 32.5.5 最佳样本量的确定(1)
贝叶斯统计 西安交大 - 45 3.4 无信息先验分布(5)
贝叶斯统计(郑晨) - 42.6.5 贝叶斯估计的性质(1)
贝叶斯统计(郑晨) - 43.6.5 贝叶斯估计的性质(2)
贝叶斯统计(郑晨) - 6.4.2 决策准则(2)
贝叶斯统计 - 54 7.5 MCMC的收敛性判断
贝叶斯统计(郑晨) - 4.4.1 决策问题的三要素
贝叶斯统计 西安交大 - 4 1.3共轭先验(2)
贝叶斯统计(郑晨) - 20.5.2 后验风险准则(1)
贝叶斯统计 - 52.7.4 Metropolis-Hastings算法(1)
贝叶斯统计(郑晨) - 21.5.2 后验风险准则(2)