1. 베이지안 추론의 철학
    1. 서론
    2. 베이지안 프레임워크
    3. 확률분포
      1. 이산적인 경우
      2. 연속적인 경우
      3. lambda란 무엇인가
    4. 컴퓨터를 사용하여 베이지안 추론하기
      1. 예제: 문자 메시지 데이터에서 행동 추론하기
      2. PyMC
      3. 해석
      4. 사후확률분포에서 얻은 표본에는 어떤 좋은 점이 있는가?
    5. 결론
    6. 부록
      1. 두 lambda가 정말 다른지 통계적으로 알 수 있나?
      2. 변환점 두 개로 확장하기
  2. pymc 더 알아보기
    1. 서론
      1. 부모와 자식 관계
      2. PyMC 변수
      3. 모델에 관측 포함하기
      4. 마지막으로
    2. 모델링 방법
      1. 같은 스토리 다른 결말
      2. 예제: 베이지안 A/B 테스트
      3. 간단한 예제
      4. A와 B를 묶어보기
      5. 예제: 거짓말에 대한 알고리즘
      6. 이항분포
      7. 예제: 학생들의 부정행위
      8. PyMC 대안 모델
      9. 더 많은 PyMC 기법들
      10. 예제: 우주 왕복선 챌린저호 참사
      11. 정규분포
      12. 챌린저호 참사 당일에는 무슨 일이 일어났는가
    3. 우리의 모델이 적절한가
      1. 분리도표
    4. 결론
    5. 부록
  3. MCMC블랙박스 열기
    1. 베이지안 지형
      1. MCMC를 사용하여 지형 탐색하기
      2. MCMC 수행 알고리즘
      3. 사후확률분포에 대한 다른 접근법
      4. 예제: 혼합모델을 사용한 비지도 클러스터링
      5. 사후확률분포의 표본을 섞지 마라
      6. MAP을 사용하여 수렴 개선하기
    2. 수렴 판정하기
      1. 자기상관
      2. 솎아내기
      3. pymc.Matplot.plot()
    3. MCMC에 대한 유용한 팁
      1. 지능적인 시작값
      2. 사전분포
      3. 통계적 계산에 대한 구전 정리
    4. 결론
  4. 아무도 알려주지 않는 위대한 이론
    1. 서론
    2. 큰 수의 법칙
      1. 직관
      2. 예제: 푸아송 확률변수의 수렴
      3. Var(Z)를 어떻게 계산할까?
      4. 기댓값과 확률
      5. 이 모든 것이 베이지안 통계와 무슨 상관이 있을까
    3. 작은 수의 혼란
      1. 예제: 통합된 지리 데이터
      2. 예제: 케글의 미국 인구조사 우편물 회신율 챌린지
      3. 예제: 레딧 코멘트 정렬하기/추려내기
      4. 추리기
      5. 그러나 이 방법은 실시간에서는 너무 느리다
      6. 별등급 시스템 확장
    4. 결론
  5. 오히려 큰 손해를 보시겠습니까
    1. 서론
    2. 손실함수
      1. 현실 세계에서의 손실함수
      2. 예제: The Price is Right 쇼케이스 최적화
    3. 베이지안 방법을 통한 기계학습
      1. 예제: 금융예측
      2. 예제: 케글의 Observing Dark Worlds 콘테스트
      3. 데이터
      4. 사전확률
      5. 훈련과 PyMC 구현
    4. 결론
  6. 우선순위 바로잡기
    1. 서론
    2. 주관적인 사전 확률분포 vs 객관적인 사전확률분포
      1. 객관적인 사전확률분포
      2. 주관적인 사전확률분포
      3. 결정, 결정
      4. 경험적 베이즈
    3. 알아두면 유용한 사전확률분포
      1. 감마분포
      2. 위샤트분포
      3. 베타분포
    4. 예제: 베이지안 MAB(Multi-Armed Bandits)
      1. 응용
      2. 솔루션 제안
      3. 적합의 척도
      4. 알고리즘 확장하기
    5. 해당 분야 전문가로부터 사전확률분포 유도하기
      1. 트라이얼 룰렛법
      2. 예제: 주식수익률
      3. 위샤트분포를 위한 팁
    6. 켤레 사전확률분포
    7. 제프리 사전확률분포
    8. N이 증가할 때 사전확률분포의 효과
  7. 베이지안 A/B 테스트
    1. 서론
    2. 전환율 테스트 개요
    3. 선형손실함수 추가하기
    4. 전환율을 넘어서: t-검정
    5. 증분 추정하기