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贝叶斯推断（BAYESIAN INFERENCE）是一种应用于不确定性条件下的决策的统计方法。贝叶斯推断的显著特征是，为了得到一个统计结论能够利用先验信息和样本信息。
Generalised Bayesian Inference using Robust divergences for von Mises-Fisher distribution
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SOMA: A Novel Sampler for Bayesian Inference from Privatized Data
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Graded strength of comparative illusions is explained by Bayesian inference
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Resolution of the Borel-Kolmogorov Paradox via the Maximum Entropy Principle
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Modified Delayed Acceptance MCMC for Quasi-Bayesian Inference with Linear Moment Conditions
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Integrating Expert Knowledge and Recursive Bayesian Inference: A Framework for Spatial and Spatio-Temporal Data Challenges
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Debiased Bayesian Inference for High-dimensional Regression Models
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Bayesian inference calibration of the modulus of elasticity
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Adaptive Inference through Bayesian and Inverse Bayesian Inference with Symmetry-Bias in Nonstationary Environments
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Hybrid Geometry-Adaptive MCMC for Bayesian Inference in Higher-Order Ising Models
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The Interplay between Bayesian Inference and Conformal Prediction
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Amortising over hyperparameters in Generalised Bayesian Inference
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Calibrating Bayesian Inference
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Online and Interactive Bayesian Inference Debugging
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参考链接
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