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【Bayesian Inference 貝氏統計 — 02】貝氏統計的基本介紹 － 下 — Prior distribution 和 Bayes rule

【Bayesian Inference 貝氏統計 — 02】貝氏統計的基本介紹 － 下 — Prior distribution 和 Bayes rule

在上篇內容中，我們介紹 decision function 和 minimax rule，還有 Bayesian approach 和 frequentist approach 的差別。
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【Bayesian Inference 貝式統計 — 01】貝式統計的基本知識介紹 － 上

【Bayesian Inference 貝式統計 — 01】貝式統計的基本知識介紹 － 上

Decision function、risk function 和minimax rule
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【統計 — 2】點估計、抽樣分佈、信賴區間和假設檢定

【統計 — 2】點估計、抽樣分佈、信賴區間和假設檢定

首先，先來看一題是非題：
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【統計 — 1】抽樣和中央極限定理

在統計的文章中，我們會複習統計的基礎概念，包含常見的名詞和定理。
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【機器學習 09】Aggregation Models — Part 3— Adaptive Boosting、Gradient Boosting

在 Part 1中，我們介紹兩種 aggregation 方法：
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【機器學習 08】Aggregation Models — Part 2 — Decision Tree 和 Random Forest

Decision tree
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【機器學習 07】Aggregation Models — Part 1 — Blending, Bootstrap aggregation, Boosting

在我們認識許多不同模型後，是否有方法能夠混合這些模型，得到更好的表現呢？有的，就是本篇和下篇文章要介紹的 aggregation models。
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