课程主页: https://www.coursera.org/learn/mcmc
在当今数据科学的时代，贝叶斯推断已成为统计建模和推断中的重要工具。Coursera推出的「贝叶斯推断与MCMC」课程，旨在为学员介绍马尔可夫链蒙特卡罗方法（MCMC），使他们能够在实际应用中掌握这一有效的统计方法。
### 课程概述
该课程是三门系列课程中的第二门，主要目的是教授贝叶斯建模和推断的相关知识。初学者将从蒙特卡罗方法的基础知识开始，随后通过Python进行动手实践，以加深对算法的理解。课程使用了Jupyter Notebooks，并通过PyMC3这一流行的概率框架来进行贝叶斯建模。
### 课程大纲
1. **模型性能的主题**：该模块概述了与评估模型质量相关的主题，重点引入了信息理论中的一些概念，帮助有机器学习背景的学员理解如何综合评估模型性能。
[详细信息](https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/Production/BayesianInference.html)
[下载和运行notebooks的说明](https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/Production/getting_started.html)
2. **MCMC的Metropolis算法**：该模块轻松引入了马尔可夫链蒙特卡罗方法，阐述了马尔可夫链的基本概念及其在从分布中采样中的作用。学员将通过Python实现Metropolis和Metropolis-Hastings算法，深入理解其细节。
[详细信息](https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/Production/MonteCarlo.html)
[下载和运行notebooks的说明](https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/Production/getting_started.html)
3. **吉布斯采样和哈密顿蒙特卡罗算法**：该模块继续讲解吉布斯采样和哈密顿蒙特卡罗算法。学员将详细了解到吉布斯采样算法及其应用，而哈密顿蒙特卡罗则由于其复杂性提供了更高水平的概述。课程中还将介绍一些MCMC算法的属性，为第三门课程的学习做好准备。
[详细信息](https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/Production/MonteCarlo.html#gibbs-sampling)
[下载和运行notebooks的说明](https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/Production/getting_started.html)
### 结论
「贝叶斯推断与MCMC」课程是数据科学学习者的极佳选择，为有志于深入了解贝叶斯统计和MCMC方法的学员提供了全面的资源和实践机会。无论是作为职业发展的工具，还是学术研究的基础，这门课程都将为学员提供宝贵的知识和技能。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/mcmc