参考课程：

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参考资料：

Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics by Kevin P. Murphy

1. motivation

uncertainty

我们需要 uncertainty 来刻画一种概率或者说可能性的大小，并协助我们做决策。类似的想法在计量经济学中体现为 显著性 或者说 P-value t-value。

Reasoning

关于推断，一直是我们关注的 AI 的应用这一。有什么因果，因果 方向是怎样的，反事实的情况是怎么样的，这一直都是我们所需要的。而常用的用于估计推断和因果效应的工具，就是概率。
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2. probability

sigma algebra

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measure

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Theorem

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贝叶斯理论是用于推断和因果中的最重要的理论：
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3. 贝叶斯与推断

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另一篇文档中我讲了不少：贝叶斯统计基础