12. Байесовский подход

Каждую неделю по вторникам приглашаем всех желающих на лекции по математической статистике. Максим Николаев познакомит слушателей как с классическими результатами в этой области, так и с более современными вычислительными методами.

0:00 Два типа неопределенности
5:34 Два подхода к вероятности: частотный и байесовский
7:39 Выражение неопределенности с помощью плотности
13:23 Априорное и апостериорное распределения
17:15 Формула Байеса
20:45 Вид модели в байесовском подходе
24:58 Что происходит в случае бесконечных данных?
28:20 Маргинальное распределение параметра
30:44 Апостериорные среднее и максимум, достоверный интервал
35:45 Сопряженное априорное распределение
43:08 Неинформативные, информативные и слабо информативные априорные распределения
1:03:52 Байесовский подход и ридж-регрессия
1:08:44 Предсказательное распределение
1:13:40 Оценка качества модели
1:23:16 Проверка гипотез vs принятие решений
1:26:13 Байесовская классификация
1:31:40 Что почитать
1:33:58 Вопросы

Плейлист курса: https://youtube.com/playlist?list=PLlb7e2G7aSpRIiB5S5ld-3nxxVAH5cyAc

Подробнее о курсе: https://compscicenter.ru/courses/math-stat/2022-spring

Подписывайтесь на наш канал: https://www.youtube.com/c/compscicenterru

Подробнее о поступлении в CS центр: https://compscicenter.ru/application

Следите за новостями и анонсами:
https://vk.com/compscicenter
https://t.me/compscicenter_ru

Поддержать CS центр: https://compscicenter.ru/fund

Видео 12. Байесовский подход канала Computer Science Center