10最好的贝式统计学教程推荐

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在这篇博客文章中，我们的专家汇总了 10 个精选列表 最好的 贝式统计学 课程, 现在在线提供的教程、培训计划、课程和认证。

我们只包括那些符合我们高质量标准的课程。我们花了很多时间和精力来为您收集这些。这些课程适合所有级别的初学者、中级学习者和专家。

以下是这些课程以及它们为您提供的内容！

10最好的贝式统计学教程推荐

课程名 在校生（人数） 评论（计数）
1. Bayesian Machine Learning in Python: A/B Testing 我们的最佳选择 31314+ 5517+
2. Bayesian Computational Analyses with R 3553+ 311+
3. Bayesian Statistics 3005+ 319+
4. Introduction to Monte Carlo Methods 1006+ 114+
5. A Comprehensive Guide to Bayesian Statistics 404+ 99+
6. Probabilistic Programming with Python and Julia 139+ 24+
7. Probabilistic Programming with STAN 112+ 23+
8. Bayesian Modelling with Regression ( From A to Z ) with R 67+ 12+
9. Hierarchical Bayesian Methods for Alzheimer`s Disease 50+ 2+
10. Naïve Bayes Classifier: A pure statistical approach to ML 24+ 2+

1. Bayesian Machine Learning in Python: A/B Testing 经过 Lazy Programmer Inc. Udemy课程 我们的最佳选择

“Data Science, Machine Learning, and Data Analytics Techniques for Marketing, Digital Media, Online Advertising, and More”

截至目前，超过 31314+ 人们已经注册了这门课程，而且已经结束了 5517+ 评论.

课程内容
Introduction and Outline
The High-Level Picture
Bayes Rule and Probability Review
Traditional A/B Testing
Bayesian A/B Testing
Bayesian A/B Testing Extension
Practice Makes Perfect
Setting Up Your Environment (FAQ by Student Request)
Extra Help With Python Coding for Beginners (FAQ by Student Request)
Effective Learning Strategies for Machine Learning (FAQ by Student Request)
Appendix / FAQ Finale

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2. Bayesian Computational Analyses with R 经过 “Geoffrey Hubona, Ph.D.” Udemy课程

Learn the concepts and practical side of using the Bayesian approach to estimate likely event outcomes.

截至目前，超过 3553+ 人们已经注册了这门课程，而且已经结束了 311+ 评论.

课程内容
Introduction to Bayesian Course and to R Software
Introduction to Bayesian Thinking
Single Parameter Bayesian Models
Conjugate Mixtures
Multi-Parameter Bayesian Models
Bayesian Computation
Rejection and Importance Sampling
Comparing Bayesian Models

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3. Bayesian Statistics 经过 Dr. Philipp Loick Udemy课程

“Bayes Theorem, Bayesian networks, Bayesian sampling methods, Bayesian inference, machine learning and much more”

截至目前，超过 3005+ 人们已经注册了这门课程，而且已经结束了 319+ 评论.

课程内容
Introduction
Bayes Theorem
Absolute & Conditional Independence
Bayesian networks & d separation
Enumeration & Elimination
Miniproject – overarching problem
Sampling methods
Bayesian inference
Continuous Bayesian Statistics
Bayesian statistics & machine learning

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4. Introduction to Monte Carlo Methods 经过 Jonathan Navarrete Udemy课程

“Statistical Computation, MCMC and Bayesian Statistics”

截至目前，超过 1006+ 人们已经注册了这门课程，而且已经结束了 114+ 评论.

课程内容
Introduction
Generating Random Variables
Monte Carlo Integration
Variance Estimation and Acceleration
Optimization
Expectation Maximization
MCMC and Metropolis Hastings
Gibbs Samplers

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5. A Comprehensive Guide to Bayesian Statistics 经过 Twinkle Sethi Udemy课程

“Bayesian Inference, Prior & Posterior Distn, Bayesian Interval Estimation, Bayesian Hypothesis Testing & Decision Theory”

截至目前，超过 404+ 人们已经注册了这门课程，而且已经结束了 99+ 评论.

课程内容
Introduction
Fundamentals of Bayesian Statistics
Prior & Posterior Distribution with Numerical Problems
Interval Estimation in Bayesian Statistics
Bayesian Hypothesis Testing: Bayes Factor
Bayesian Decision Theory
Conclusion

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6. Probabilistic Programming with Python and Julia 经过 “Bert Gollnick, Sebastian Kaus” Udemy课程

Introduction and simple examples to start into probabilistic programming

截至目前，超过 139+ 人们已经注册了这门课程，而且已经结束了 24+ 评论.

课程内容
Introduction
Samplers
Workspace Preparation
Gaussian Mixture Models
Bayesian Linear Regression
Bayesian Logistic Regression
Bonus

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7. Probabilistic Programming with STAN 经过 Omid Rezania Udemy课程

Parametric Bayesian Methods

截至目前，超过 112+ 人们已经注册了这门课程，而且已经结束了 23+ 评论.

课程内容
“Introduction
Getting Started, Seriously !
Polynomials in STAN
Model Convergence Diagnosis
Posterior Predictive Checks
Visualization and Plot of the Fit
Probabilistic Multi_Variable Regression Modelling using STAN
Prediction and Forecasting in STAN
Hierarchical Models in STAN”

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8. Bayesian Modelling with Regression ( From A to Z ) with R 经过 Omid Rezania Udemy课程

Start and Finish your project in Bayesian

截至目前，超过 67+ 人们已经注册了这门课程，而且已经结束了 12+ 评论.

课程内容
You wonder who I am ? why are you here ? where would this journey take you ?
Let`s do some warm_up and stretches
Theories Blended with application
Final Message

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9. Hierarchical Bayesian Methods for Alzheimer`s Disease 经过 Omid Rezania Udemy课程

From Model Development to Model Execution

截至目前，超过 50+ 人们已经注册了这门课程，而且已经结束了 2+ 评论.

课程内容
Introduction
How to get the data for Alzheimer`s Disease
Data Exploration & Data Knowledge Discovery
Fixed Effect Model ( Bayesian & Non_Bayesian )
Hierarchical Bayesian Models with STAN – Alzheimer`s Disease Case Study
Adding Another Level to the existing Hierarchical Model
Multi_Levels Strategy

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10. Naïve Bayes Classifier: A pure statistical approach to ML 经过 Tidor-Vlad Pricope Udemy课程

Learn how Statistics helps in developing Machine Learning models.

截至目前，超过 24+ 人们已经注册了这门课程，而且已经结束了 2+ 评论.

课程内容
Introduction
Theoretical Background
Implementing in Code
Conclusion

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下面是一些关于学习的常见问题贝式统计学

学习贝式统计学需要多长时间？

“学习贝式统计学需要多长时间”这个问题的答案是。 . .这取决于。每个人都有不同的需求，每个人都在不同的场景下工作，所以一个人的答案可能与另一个人的答案完全不同。

考虑这些问题：你想学习 贝式统计学 是为了什么？你的出发点在哪里？您是初学者还是有使用 贝式统计学 的经验？你能练习多少？每天1小时？每周40小时？ 查看本课程关于 贝式统计学.

贝式统计学 学起来容易还是难？

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如何快速学习贝式统计学？

学习 贝式统计学 最快的方法是先得到这个 贝式统计学 课程, 然后尽可能练习你学到的任何东西。即使每天只有 15 分钟的练习。一致性是关键.

在哪里学习 贝式统计学？

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