¿Aprendizaje bayesiano probabilidad requiere los conocimientos de matemáticas/estadísticas?

Question

Yo estudio licenciatura "pura" de las matemáticas y la filosofía. Yo sé que un número de filósofos uso de la probabilidad Bayesiana para aumentar sus epistémica lógica. Mi escuela enseña Bayesiana de la probabilidad como una breve parte de un cuarto año de la clase. Inscribirse en los que requiere la realización de una serie de estadísticas de las clases que están fuera de mi camino. Sin embargo, por varias razones, me parece que los requisitos que existen para preparar a los estudiantes para aprender de los otros elementos de la clase que incluye las lecciones en BP, y que el aprendizaje de BP no requiere de tres años de una caminata a través de la no-Bayesiana de la teoría de la probabilidad. Dicho esto, yo realmente no sé. Tal vez estoy equivocado.

Lo de matemáticas/estadísticas de conocimiento hace el aprendizaje de la probabilidad Bayesiana requieren?

Answer 1

Usted necesidad de conocimientos de cálculo, como ser capaz de tomar integrales, y no se como saber el teorema de Weierstrass. Por ejemplo, si usted puede tomar esta integral, sin mirar ningún referencias con un lápiz y un papel, probablemente estás equipado para tomar el curso:

$\int_{-\infty}^{\infty}\frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{x^2}{2}}|x^3|dx$

Sabiendo álgebra lineal ayuda demasiado, pero se puede recoger en el camino. No estoy hablando de nada loco, es simple matriz de manipulaciones, bastante dentro de lo que se describe en el Álgebra.B sección de Madelung es Morir Mathematischen Hilfsmittel des Physikers libro. Está disponible en línea aquí, y es un impresionante libro de matemáticas aplicadas. Por ejemplo, si se puede resolver esta ecuación, ya está bueno para ir:

$\det\left|\begin{matrix}1-\lambda& 2\\2 &1-\lambda\end{matrix}\right|=0$

Usted no necesita teoría de la medida y análisis real, pero ayuda a saber de ellos. La clave es no inscribirse en los cursos que se imparten en matemáticas departamento de matemáticas de la grandes ligas. Tomar un curso diseñado específicamente para aplicar a la gente, tal vez por los psicólogos u otros matemáticas-desafió a los mandantes. Cursos que se imparten para los físicos podrían ser una buena solución de compromiso: se tiene suficiente de matemáticas para realmente obtener habilidades útiles, pero que no se molestan con las pruebas y otras cosas locas matemáticos están obsesionados acerca de.

Answer 2

Yo estaba en una similar barco, después de haber sido una de Matemáticas/CS doble de importante, pero la necesidad de aprender un montón de probabilidad Bayesiana para el trabajo. Lo que me gustaría recomendar:

1. Capacidad práctica para entender y hacer las integrales

2. Una comprensión de los métodos numéricos para aproximar las integrales (muestreo, el método de Monte Carlo)

3. Conocer el lenguaje de programación R es muy útil - la mayoría de los textos que he venido a hacer a través de los ejemplos en R.

4. Comprensión General de un modelo de evaluación que sin duda esta en las estadísticas, pero se puede conseguir en otros campos (psicología, la biología, la máquina de aprendizaje).

5. Hay un montón de modelado general "trucos" que no me veo estudiando matemáticas puras que hubiera sido bueno saber antes de lanzarse a la probabilidad Bayesiana, tales como la regularización y la selección de parámetros.

Dado que usted es un estudiante de matemáticas, usted probablemente va a ver el verdadero análisis de todos modos, pero yo realmente no encuentran que es útil para esta. Yo no pude encontrar mi experiencia en la teoría de la medida de ayuda. Muy bien podría ser que la clase que se ofrecen en tu escuela está construida con el supuesto estadísticas de fondo - en cuyo caso, recomiendo conseguir un libro acerca de la estadística Bayesiana/probabilidad (he encontrado este útil) y trabajando a través de ti mismo.

Answer 3

Tanto como usted puede.

Cuanto más conocimiento tengas, más te va a entender y la novela más ideas va a ser capaz de contribuir.

El éxito no es un binario de la propiedad. Hay una diferencia entre ser capaz de (casi) pasar una prueba, y para ser capaz de excel y convencer a la gente de sus habilidades.

Probablemente hay poco duro "debe" de conocimiento, siempre y cuando usted está dispuesto a tomar un libro y leer sobre lo que usted no sabe. Desafortunadamente, mucha gente no quiere leer, y en lugar de asumir que puede resolver nada por descargar cosas de internet...