贝叶斯思维是一种使用概率进行决策的方法，通过将初始信念与新证据相结合来改变信念，从而提高基于数据的预测和决策能力。贝叶斯方法在数据科学中的应用包括贝叶斯推断、预测建模和不确定性量化。贝叶斯神经网络和一些工具和库如PyMC4、Stan和TensorFlow Probability也被用于贝叶斯分析。
本文介绍了一种基于概率的宇宙学推断范式，利用机器学习和概率编程等技术加速贝叶斯推断。作者通过模拟宇宙剪切分析和联合分析，展示了这种方法的应用，并与传统方法进行了比较。结果表明，这种范式能够在较短时间内完成贝叶斯分析，计算成本大大降低。
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