如何生成合成数据：使用贝叶斯采样和单变量分布的综合指南

当今驱动组织。但是，当观察稀缺，昂贵或难以收集时会发生什么？这就是合成数据发挥作用的地方，因为我们可以生成模拟现实观察值统计属性的人造数据。在此博客中，我将提供合成数据的背景，以及实用的实践示例。我将讨论有关如何生成合成数据的两种强大技术：贝叶斯采样和单变量分布采样。此外，我将展示如何仅从专家知识中生成数据。所有实用的示例都是在Bnlearn和DistFit库的帮助下创建的。到本博客结束时，您将了解如何利用概率密度功能和贝叶斯技术来生成高质量的合成数据。

在此博客中，我将提供合成数据的背景，并提供实用的实践示例。我将讨论有关如何生成合成数据的两种强大技术： 贝叶斯采样 和 单变量分布采样。 bnlearn DistFit 在此博客结束时，您将了解如何利用概率密度功能和贝叶斯技术来生成 概率密度 高质量的合成数据 。

在此博客中尝试实践示例。这将帮助您更快地学习，更好地了解并记住更长的时间。喝咖啡，玩得开心！披露：我是Bnlearn和DistFit的Python包装的作者。

python

合成数据简介

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概率（基于分布）。在这里，我们从实际测量值（或理论上定义它们）估算统计分布，然后我们可以从这些分布中采样新的合成观测值。示例包括拟合单变量分布或构建用于多元数据的贝叶斯网络。

概率（基于分布）。 基于生成或仿真的 概率方法 连续 连续 我们开始 崩溃