coursera-统计推断 Coursera 的统计推理数据科学课程

统计推断 该存储库包含促进约翰霍普金斯大学 MOOC 统计推理的实验室作业。 该促进是在 2015 年 1 月与新加坡信息通信发展局合作进行的。我希望实验室作业有助于帮助用户学习和理解假设检验、t 检验、方差分析、效应大小和 p 值校正。 第 1 周和第 2 周（概率和分布）的幻灯片可在此处获得： : 第 3 周的幻灯片（假设检验和 t 检验）可在此处获得： : 第 4 周的幻灯片（统计功效、方差分析、事后检验）可在此处获得： :

VBMC 是一种近似贝叶斯推理方法，旨在拟合和评估具有潜在噪声似然评估预算有限的计算模型（例如，对于计算成本高的模型）[1,2]。 具体来说，VBMC 同时计算： - 模型参数的近似贝叶斯后验分布； - 对数模型证据（也称为对数边际似然或对数贝叶斯因子）的近似值——从技术上讲，是近似下界，这是一种用于贝叶斯模型选择的指标。 对人工测试问题和来自计算和认知神经科学的大量真实模型拟合问题的广泛基准表明，VBMC 通常——通常是非常——优于样本高效贝叶斯推理的替代方法。 VBMC 运行时几乎无需调整，而且很容易针对您的问题进行设置。 *** 如需更多信息、教程和文档，请访问该项目的 GitHub 页面： https : //github.com/lacerbi/vbmc *** 如果您对参数的点估计感兴趣，您可能需要查看贝叶斯自适应直接搜索 (BADS)，这是一种可与 VBMC 协同

行业介绍

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随机森林调用matlab代码做回归分位数袋外 (QOOB) 保形 保形推理是一种执行预测推理的无分布方式 [1, 2]。 有关保形解决的预测问题的描述和保形推理的一些标准参考资料，请阅读我们论文 [3] 的第 1 节（介绍）。 该存储库包含我们新颖的保形方法、QOOB [3] 和其他基线保形方法的实现。 保形推理（和 QOOB）主要是为回归开发的，但可以扩展到非回归问题，例如分类。 我们首先描述了如何设置 repo 并从我们的论文中重现结果，以将 QOOB 与其他保形方法（在 11 个 UCI 数据集上）进行比较。 如果您希望使用 QOOB 为您的回归问题生成预测集，请在本自述文件末尾的标题为Calling QOOB directly to produce prediction sets的小节中概述了这样做的说明。 用法 将 repo 克隆为： git clone https://github.com/AIgen/QOOB.git 运行代码需要 MATLAB 实现。 该代码是使用 MATLAB 2019b 开发的，并已在 MATLAB 2019a 上进行了测试。 该存储库与我们论文中

yolov5配置版，阅读修改起来不太方便，特地整理出来代码封装版，阅读，修改网络比较方便，带预训练权重，检测代码：detect_class_s.py，检测芒果的，可以训练别的。

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【干货书】《因果推理导论-机器学习角度》，132页pdf 有几个主要的主题贯穿全书。这些主题主要是对两个不同类别的比较。当你阅读的时候，很重要的一点是你要明白书的不同部分适合什么类别，不适合什么类别。 统计与因果。即使有无限多的数据，我们有时也无法计算一些因果量。相比之下，很多统计是关于在有限样本中解决不确定性的。当给定无限数据时，没有不确定性。然而，关联，一个统计概念，不是因果关系。在因果推理方面还有更多的工作要做，即使在开始使用无限数据之后也是如此。这是激发因果推理的主要区别。我们在这一章已经做了这样的区分，并将在整本书中继续做这样的区分。 识别与评估。因果效应的识别是因果推论所独有的。这是一个有待解决的问题，即使我们有无限的数据。然而，因果推理也与传统统计和机器学习共享估计。我们将主要从识别因果效应(在第2章中,4和6)之前估计因果效应(第7章)。例外是2.5节和节4.6.2,我们进行完整的例子估计给你的整个过程是什么样子。 介入与观察。如果我们能进行干预/实验，因果效应的识别就相对容易了。这很简单，因为我们可以采取我们想要衡量因果效应的行动，并简单地衡量我们采取行动后的效果。观测数据变得更加复杂，因为数据中几乎总是引入混杂。 假设。将会有一个很大的焦点是我们用什么假设来得到我们得到的结果。每个假设都有自己的框来帮助人们注意到它。清晰的假设应该使我们很容易看到对给定的因果分析或因果模型的批评。他们希望，清晰地提出假设将导致对因果关系的更清晰的讨论。