6.1 导论
评论
我们在第5章中描述的统计推断方法称为贝叶斯统计。 也许令人惊讶的是，这被一些人认为是有争议的，而贝叶斯应用于非统计问题 - 例如医疗诊断（第2.2.3.1节），垃圾邮件过滤（第3.4.4.1节）或飞机跟踪（第18.2.1节）。 - 没有争议。 反对的原因与统计模型的参数和其他类型的未知量之间的误导性区别有关。
...我们在第5章中描述的统计推断方法称为贝叶斯统计。 也许令人惊讶的是，这被一些人认为是有争议的，而贝叶斯应用于非统计问题 - 例如医疗诊断（第2.2.3.1节），垃圾邮件过滤（第3.4.4.1节）或飞机跟踪（第18.2.1节）。 - 没有争议。 反对的原因与统计模型的参数和其他类型的未知量之间的误导性区别有关。
...我们已经看到了各种不同的概率模型，并且也讨论了如何拟合数据，即我们讨论过使用各种不同的先验来计算MAP参数估计 \(\hat{\boldsymbol{\theta}}={\rm argmax} \ p(\boldsymbol{\theta} | \mathcal{D})\) 。 我们还讨论了对于某些特殊情况如何计算完整的后验 \(p(\boldsymbol{\theta} | \mathcal{D})\) ，以及后验预测密度 \(p(\boldsymbol{x} | \mathcal{D})\) （在后面的章节中，我们将讨论一般情况下的算法）。
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