登录 注册
当前位置:主页 > 资源下载 > 47 > 在贝叶斯分析中选择弱信息性先验的原因和方法:超越非信息先验

在贝叶斯分析中选择弱信息性先验的原因和方法:超越非信息先验

  • 更新:2024-06-03 18:33:14
  • 大小:1.3MB
  • 推荐:★★★★★
  • 来源:网友上传分享
  • 类别:机器学习 - 人工智能
  • 格式:PDF

资源介绍

Nathan P. Lemoine于2019年发表的,超越非信息先验:贝叶斯分析中选择弱信息性先验的原因和方法(Moving beyond noninformative priors: why and how to choose weakly informative priors in Bayesian analyses),论文,pdf,非扫描清晰版