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Remarks and examples Remarks are presented under the following headings: What is Bayesian analysis? Bayesian versus frequentist analysis, or why Bayesian analysis? How to do Bayesian analysis Advantages and disadvantages of Bayesian analysis Brief background and literature review Bayesian statistics Posterior distribution Selecting priors Point and interval estimation Comparing Bayesian models Posterior prediction Bayesian computation Markov chain Monte Carlo methods Metropolis–Hastings algorithm Adaptive random-walk Metropolis–Hastings Blocking of parameters Metropolis–Hastings with Gibbs updates Convergence diagnostics of MCMC Summary The first five sections provide a general introduction to Bayesian analysis. The remaining sections provide a more technical discussion of the concepts of Bayesian analysis.

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2020年开始，融智软件申请高等教育司产学合作协同育人项目，“大数据”和“机器学习”师资培训项目，以及基于OBE的教考分离改革与教学评测项目已获得批准。融智软件将会跟更多的高校合作，产学融合协同育人。