概述
Count Bayesie 是一个以概率与贝叶斯推断为核心的专业博客，侧重将抽象数学概念与实际建模问题连接起来。博文内容既包括概率论与统计的理论推导，也包含实际案例与可运行代码，主题横跨扩散模型、A/B 测试替代方案、卷积运算在概率中的应用、期权定价与市场概率推断以及用 JAX 进行组合优化等。
核心能力
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理论与直观并重: 对概率与统计概念给出严格的数学推导，同时使用类比和示例帮助读者建立直观理解。
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可复现的实践示例: 提供代码片段与实现思路（例如使用 JAX），方便读者将理论应用到具体建模和优化任务中。
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跨领域应用案例: 涵盖机器学习（如扩散模型）、实验设计（A/B 测试）、金融工程（Black–Scholes 与波动率笑脸）等多种场景，展示概率方法的广泛适用性。
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问题导向的教学: 通过具体问题驱动讲解（例如如何用截断数据估计正态分布或用 GPT 预测 A/B 测试结果），强调方法选择与局限性分析。
深入内容与形式
博客每篇文章通常包含问题背景、数学推导、算法构建与实证验证几个部分。作者会解释模型假设、推广方式，并讨论实际数据与噪声对结论的影响。除了理论外，文章还注重可实现性，常伴随代码实现建议，便于读者在自己的数据集上复现实验与改进模型。读者既能学到如何从概率角度建模，也能获得具体工程化的实现技巧。
推荐原因
如果你是统计学、机器学习或金融工程领域的从业者或研究生，想系统理解概率建模方法并将其应用于真实问题，Count Bayesie 提供了兼具深度与实践的学习路径。博客风格严谨且具教学性，适合用于进阶学习、论文复现或作为解决具体概率问题的参考。
