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第七课 贝叶斯模型诊断和推断
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第二课 初识贝叶斯法则
第九课 贝叶斯因子
线性回归、逻辑回归、聚类、决策树、支持向量机、贝叶斯....我竟然一次学会了10大机器学习经典算法!太全面了!
第八课 简单线性回归模型
麦琳洗脑了所有人
第十讲-回归模型(三)_广义线性模型
这可能是2024最通俗易懂的【贝叶斯算法】教程!从原理剖析到算法实战,半小时彻底吃透贝叶斯!
第九讲-回归模型(二)_分层线性模型
第六讲补充:可以用来统计建模、可视化和报告的R包
第四讲-如何导入数据
第五课 后验近似方法:网格法
第二讲-开始使用R
Opentalk 70-人工智能与心理学的双向奔赴
【基础原理+代码实现】B站最通俗易懂的机器学习-贝叶斯算法教程,学会只需15分钟!
第四课 Balance and Sequentiality in Bayesian Analyses
OpenMinds 3.0 第四期 回顾可推广性危机
PINN+贝叶斯双优势结合,实现更低误差!
第五讲-R语言中的对象2_函数
第一讲-为什么要学习R语言
第三课 beta-二项分布
Opentalks 77 中-美在12项任务中的认知与感知差异:可重复性、稳健性和文化内变异
第三讲-Git & RStudio工作流
第八讲-回归模型(一)
Openminds 3.0 第五 NHST的局限性(一)
Openminds 3.0 第三期 回顾理论危机
Openminds3.0 第9期 样本量规划
【博弈论 WilliamSpaniel】
第六讲-数据预处理
Openminds3.0 第7期 正确理解NHST
第十一讲-回归模型(四)_中介分析
基于贝叶斯网络的生态系统服务驱动力及情景分区
Openminds 3.0 第二期 回顾测量危机
OpenTalks_60 脑白质功能影像学研究-历史-现状与未来
OpenTalks系列
OpenTalk69-MRI经济学在全脑关联研究中平衡样本量和扫描持续时间
第一课:课程介绍
Openminds3.0 第8期 统计检验力
贝叶斯+PINN双重热点结合,轻松斩获Nature子刊!
只有一个观测值怎么做回归?试试贝叶斯计量吧
【NeurIPS2024】 贝叶斯深度学习新突破:通过超球面能量最小化,大增模型多样性!100%改进不确定性估计