🔥 贝叶斯方法索引帖
一、知识要点
1.1 贝叶斯思维与工作流
推荐的几本基础入门书籍：
Martin 2015 年的 《Bayesian Analysis with Python》
Martin 2022 年的 《Bayesian Modeling and Computation in Python》
Kruschke 2015 年的 《Doing Bayesian Data Analysis》
1.2 主要的贝叶斯推断方法
（1） 关于基础的推断方法
普渡大学机器人视觉实验室的自编教程： 普渡大学的一篇入门教程，清晰地从贝叶斯定理出发，阐明了最大似然估计、最大后验估计、贝叶斯估计三者之间的关系，值得仔细品读。
（2）关于似然函数
Reid 等 2010 年 《似然与基于似然的推断》 ： 全面地对似然函数以及基于似然的推断方法进行了综述。由于似然函数时贝叶斯方法中的重要组成部分，因此掌握这方面的知识是必要的。文中提到了似然函数及其派生量、最大似然估计及其渐进性质、剖面最大似然估计、受限最大似然估计、贝叶斯估计等方法，并给出了偏似然、伪似然、组合似然、准似然、经验似然等似然函数的常用变体。 ...