【贝叶斯统计】MCMC基础1 Metropolis-Hastings算法
【贝叶斯统计】MCMC基础6 哈密顿-蒙特卡洛算法
【贝叶斯统计】MCMC基础7 RJ-MCMC算法推导1 Change Point Detection
【贝叶斯统计】MCMC理论1 Markov Chain基础 Detailed Balance Condition
【贝叶斯统计】MCMC基础9 朗之万-蒙特卡洛算法
【贝叶斯统计】MCMC基础5 adaptive MCMC的R编程教学 以Normal Mean Model with Horseshoe-like为例
【贝叶斯统计】贝叶斯公式与先验选择
【贝叶斯统计】MCMC基础13 哈密顿-蒙特卡洛 No-U-Turn Sampler （NUTS）算法介绍
【贝叶斯统计】贝叶斯建模2 Spatial data上 Lattice data与Gauss Markov-Random-Field prior
【贝叶斯统计】DESeq2
【贝叶斯统计】 MCMC基础2 Gibbs采样介绍 以Horseshoe模型为例
【贝叶斯统计】MCMC基础10 随机梯度哈密顿-蒙特卡洛算法 理论部分
【贝叶斯统计】AIC，BIC与DIC
【贝叶斯统计】贝叶斯参数估计基础
【贝叶斯统计】Bayesian Transfer Learning for Classification简介
【贝叶斯统计】Bayes检验 Spike-and-Slab prior
【贝叶斯统计】MCMC基础15 MCMC不适用的情形
【贝叶斯统计】 MCMC基础3 Reverse-jump MCMC简介
【贝叶斯统计】 MCMC基础4 R语言实践与MCMC的收敛性判断 以Horseshoe模型为例
【贝叶斯统计】Wishart分布，多元正态协方差的共轭先验，逆Wishart分布与矩阵广义逆高斯
