近似贝叶斯计算索引帖
注： 近似贝叶斯计算（Approximate Bayesian Comnpution, ABC）主要面向似然函数无法解析给出的场景，即似然函数是 intractable 的。在传统的空间信息技术领域中，不管是点参考数据还是面元数据，一般都会给出高斯、泊松等似然假设，因此目前的应用较少，此部分内容暂时作为了解范畴。
1 概论
《近似贝叶斯计算简明教程》：节选自 Martin《Python 中的贝叶斯建模和计算》一书的第八章。
2 序列数据
当面临序列问题时，会涉及传统有显式似然的 序贯蒙特卡洛方法（SMC） 向无显式似然的 序贯蒙特卡洛近似贝叶斯计算（SMC-ABC） 的转变。
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贝叶斯模型比较与选择索引帖
待完善
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贝叶斯优化索引帖
待完善
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贝叶斯决策索引帖
待完善
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强化学习索引帖
待完善
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因果推断索引帖
待完善
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