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mcmc论文权威发布_mcmc方法(2024年12月精准访谈)

内容来源：合毅科技所属栏目：观点更新日期：2024-12-03

mcmc论文

慕尼黑大学AI博士职位，机会难得！嘿，AI爱好者们！如果你对应用人工智能在医疗、假新闻检测、疫情应对、AI营销自动化等领域感兴趣，那么慕尼黑大学（LMU Munich）的AI博士研究助理职位绝对不能错过！这个职位不仅能在世界级的研究平台上开启你的博士之旅，还能让你直接参与“AI for Good”项目。研究方向 𐟎🙤𘪨Œ位的研究方向非常广泛，包括但不限于：机器学习/深度学习/人工智能概率机器学习（比如隐马尔科夫模型、Hawkes过程）贝叶斯学习（比如MCMC、Gaussian过程、变分推断）因果机器学习政策学习统计学（Bayes）团队优势与机会 𐟌Ÿ 工作环境：办公室位于欧洲最迷人的城市之一慕尼黑市中心，环境优美，生活便利。学术与职业发展：与国际顶尖院校（如哈佛、耶鲁、剑桥等）建立紧密合作，参与会议、国际交流等活动，学术资源丰富。丰富的教学经验：参与本科及研究生课程教学，指导学生完成毕业论文，教学相长。长期发展：支持发表高质量研究论文，过去毕业生多在学术（如牛津大学）或工业领域取得顶尖职位。候选人要求 𐟓š 学历：数学、统计学、计算机科学、商务信息学等相关领域的硕士学位语言：英语流利研究兴趣：在AI领域拥有研究激情，欢迎自带研究提案！申请流程 𐟓 申请流程非常简化，只需提交英语简历和成绩单即可。如果你对这个职位感兴趣，欢迎在评论区留言！让我们一起在AI领域探索更多可能性吧！

清华学长推荐的数据分析必读书单嘿，数据分析的小白们！如果你觉得自己还是个新手，想要系统地学习数据分析，那么这里有一些书单推荐给你。相信我，这些书不仅能帮你打好基础，还能让你在数据分析的道路上走得更远。初级：初等概率论 𐟓š 首先，你得搞清楚概率论的基础知识。虽然听起来很简单，但很多概念还是需要弄明白。我强烈推荐《Probability and Statistics 4E》，这本书把每个概念都讲得很透彻，还配有案例，简直是入门神器。中级：数据科学导论 𐟓ˆ 接下来是数据科学导论。R语言和Stata这些工具非常适合用来做统计分析，因为它们集成了很多现成的包和函数。最火的R语言实战教材《R语言实战 2E》就非常不错，值得一看。进阶：线性回归分析 𐟓Š 线性回归是所有模型的入门门槛，但很多人只关注如何拟合模型，却忽略了模型的条件和检验。推荐《Applied Linear Statistical Models 5E》，这本书不会涉及太复杂的证明，但内容非常实用。高级：多元统计分析 𐟓Š 多元统计分析主要介绍多元正态分析、主成分分析、因子分析、聚类分析等处理高维数据的方法。清华和上交都推荐《Applied Multivariate Statistical Analysis 6E》，这本书非常适合那些想深入学习多元统计分析的人。核心：统计推断 𐟎𛟨Ž視�炙Ÿ计学的核心课程。很多教材在第三四章会开始讲解统计推断。我建议在某站上找视频配合教材一起看，推荐Casella的《Statistical inference》。进阶：贝叶斯数据分析 𐟐Ÿ 贝叶斯数据分析的基础包括贝叶斯推断和先验分布的确定，进阶则包括单参数模型到多参数模型再到层次化模型。英文教材推荐Gelman的《Bayesian Data Analysis》，中文教材推荐《贝叶斯统计》。特别推荐西安交通大学的梅长林教授的视频教程。高级：统计计算 𐟒𛊧𛟨𘻨恨滦•㥒Œ连续随机数的生成，难点包括EM、bootstrap、MCMC、凸优化、模拟退火等。MCMC是对复杂分布采样的好方法，很多论文都用这个方法进行参数求解。推荐李东风的《统计计算》。希望这些书单能帮到你，祝你早日成为数据分析的大佬！𐟚€

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