贝叶斯还是非贝叶斯？这已经不再是问题！
摘要：贝叶斯范式在现代统计学、数据科学和人工智能中的普遍性：贝叶斯范式在过去经受了哲学上对主观概率作为先验规定使用的深恶痛绝以及贝叶斯估计和推理所需计算的复杂性方面的批评。然而，由于强大的计算资源的可用性，以及贝叶斯范式在生活各个方面和领域中不可避免的存在，贝叶斯的处理统计学习、估计和推理的方式已经成为主流，并且正在成为从数据中学习的最为核心的方法。本文探讨了一些最相关的元素，以帮助读者欣赏到贝叶斯范式在统计学、人工智能和数据科学中的普遍力量和存在，并强调了根据贝叶斯传道士托马斯·贝叶斯的福音，为所有希望从数据中进行统计学学习的人们带来真正的好消息，有时甚至是令人惊叹的救赎恩典。为了帮助读者更深入地了解和实践贝叶斯机制，我们指向了一些专为R统计软件环境设计的计算工具，以帮助探索贝叶斯统计学习。
作者：Ernest Fokoue
论文ID：1805.11012
分类：Other Statistics
分类简称：stat.OT
提交时间：2018-05-29