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编辑推荐
贝叶斯方法正在变得越来越常见与重要，但是却没有太多可以借鉴的资料来帮助初学者。基于Allen Downey在大学讲授的本科课程，本书的计算方法能帮助你获得一个良好的开端。
使用已有的编程技巧学习和理解贝叶斯统计
处理估计、预测、决策分析、假设的证据、假设检验等问题
从简单的例子开始，包括硬币问题、M&Ms;豆问题、《龙与地下城》勇士投骰子问题、彩弹游戏和冰球比赛问题
学习计算方法，解决诸如SAT分数含义、模拟肾肿瘤和人体微生物建模问题
内容简介
《贝叶斯思维 统计建模的Python学习法》帮助那些希望用数学工具解决实际问题的人们，仅有的要求可能就是懂一点概率知识和程序设计。而贝叶斯方法是一种常见的利用概率学知识去解决不确定性问题的数学方法，对于一个计算机专业的人士，应当熟悉其应用在诸如机器翻译，语音识别，垃圾邮件检测等常见的计算机问题领域。
可是《贝叶斯思维 统计建模的Python学习法》实际上会远远扩大你的视野，即使不是一个计算机专业的人士，你也可以看到在战争环境下（二战德军坦克问题），法律问题上（肾肿瘤的假设验证），体育博彩领域（棕熊队和加人队NFL比赛问题）贝叶斯方法的威力。怎么从有限的信息判断德军装甲部队的规模，你所支持的球队有多大可能赢得冠军，在《龙与地下城》勇士中，你应当对游戏角色属性的很大值有什么样的期望，甚至在普通的彩弹射击游戏中，拥有一些贝叶斯思维也能帮助到你提高游戏水平。
除此以外，《贝叶斯思维 统计建模的Python学习法》在共计15章的篇幅中讨论了怎样解决十几个现实生活中的实际问题。在这些问题的解决过程中，作者还潜移默化的帮助读者形成了建模决策的方法论，建模误差和数值误差怎么取舍，怎样为具体问题建立数学模型，如何抓住问题中的主要矛盾（模型中的关键参数），再一步一步的优化或者验证模型的有效性或者局限性。在这个意义上，这本书又是一本关于数学建模的成功样本。
作者简介
Allen Downey，是欧林工程学院的计算机教授，加州大学伯克利分校的计算机博士。他在韦斯利学院（Wellesley College）、科尔比学院（Colby College）和加州大学伯克利分校讲授计算机科学课程。他也是O’Reilly出版的Think Stats和Think Python图书的作者。
许杨毅，新浪网系统架构师，技术保障部总监，毕业于湖南大学，15年互联网工作经验。
内页插图
目录
第1章 贝叶斯定理 1
1.1 条件概率 1
1.2 联合概率 2
1.3 曲奇饼问题 2
1.4 贝叶斯定理 3
1.5 历时诠释 4
1.6 M&M;豆问题 5
1.7 Monty Hall难题 6
1.8 讨论 8
第2章 统计计算 9
2.1 分布 9
2.2 曲奇饼问题 10
2.3 贝叶斯框架 11
2.4 Monty Hall难题 12
2.5 封装框架 13
2.6 M&M;豆问题 14
2.7 讨论 15
2.8 练习 16
第3章 估计 17
3.1 骰子问题 17
3.2 火车头问题 18
3.3 怎样看待先验概率？ 20
3.4 其他先验概率 21
3.5 置信区间 23
3.6 累积分布函数 23
3.7 德军坦克问题 24
3.8 讨论 24
3.9 练习 25
第4章 估计进阶 27
4.1 欧元问题 27
4.2 后验概率的概述 28
4.3 先验概率的湮没 29
4.4 优化 31
4.5 Beta分布 32
4.6 讨论 34
4.7 练习 34
第5章 胜率和加数 37
5.1 胜率 37
5.2 贝叶斯定理的胜率形式 38
5.3 奥利弗的血迹 39
5.4 加数 40
5.5 最大化 42
5.6 混合分布 45
5.7 讨论 47
第6章 决策分析 49
6.1 “正确的价格”问题 49
6.2 先验概率 50
6.3 概率密度函数 50
6.4 PDF的表示 51
6.5 选手建模 53
6.6 似然度 55
6.7 更新 55
6.8 最优出价 57
6.9 讨论 59
第7章 预测 61
7.1 波士顿棕熊队问题 61
7.2 泊松过程 62
7.3 后验 63
7.4 进球分布 64
7.5 获胜的概率 66
7.6 突然死亡法则 66
7.7 讨论 68
7.8 练习 69
第8章 观察者的偏差 71
8.1 红线问题 71
8.2 模型 71
8.3 等待时间 73
8.4 预测等待时间 75
8.5 估计到达率 78
8.6 消除不确定性 80
8.7 决策分析 81
8.8 讨论 83
8.9 练习 84
第9章 二维问题 85
9.1 彩弹 85
9.2 Suite对象 85
9.3 三角学 87
9.4 似然度 88
9.5 联合分布 89
9.6 条件分布 90
9.7 置信区间 91
9.8 讨论 93
9.9 练习 94
第10章 贝叶斯近似计算 95
10.1 变异性假说 95
10.2 均值和标准差 96
10.3 更新 98
10.4 CV的后验分布 98
10.5 数据下溢 99
10.6 对数似然 100
10.7 一个小的优化 101
10.8 ABC（近似贝叶斯计算） 102
10.9 估计的可靠性 104
10.10 谁的变异性更大？ 105
10.11 讨论 107
10.12 练习 108
第11章 假设检验 109
11.1 回到欧元问题 109
11.2 来一个公平的对比 110
11.3 三角前验 111
11.4 讨论 112
11.5 练习 113
第12章 证据 115
12.1 解读SAT成绩 115
12.2 比例得分SAT 115
12.3 先验 116
12.4 后验 117
12.5 一个更好的模型 119
12.6 校准 121
12.7 效率的后验分布 122
12.8 预测分布 123
12.9 讨论 124
第13章 模拟 127
13.1 肾肿瘤的问题 127
13.2 一个简化模型 128
13.3 更普遍的模型 130
13.4 实现 131
13.5 缓存联合分布 132
13.6 条件分布 133
13.7 序列相关性 135
13.8 讨论 138
第14章 层次化模型 139
14.1 盖革计数器问题 139
14.2 从简单的开始 140
14.3 分层模型 141
14.4 一个小优化 142
14.5 抽取后验 142
14.6 讨论 144
14.7 练习 144
第15章 处理多维问题 145
15.1 脐部细菌 145
15.2 狮子，老虎和熊 145
15.3 分层版本 148
15.4 随机抽样 149
15.5 优化 150
15.6 堆叠的层次结构 151
15.7 另一个问题 153
15.8 还有工作要做 154
15.9 肚脐数据 156
15.10 预测分布 158
15.11 联合后验 161
15.12 覆盖 162
15.13 讨论 164
前言/序言
用户评价
如果说这本书是一扇门，那么它为我打开了通往更深层次统计建模的大门。在此之前，我对贝叶斯方法只是略有耳闻，感觉它神秘而难以触及。《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》以一种极其务实的方式，将这扇门推开了。我最喜欢的是它对“思维方式”的强调。书中反复贯穿的一个理念是：贝叶斯思维是一种将现有知识与新数据相结合，并不断更新信念的迭代过程。这种思维方式不仅适用于统计建模，也能够应用到生活和工作中解决问题的方方面面。书中的Python代码，也充分体现了这一点。作者并没有提供“一键解决”的黑箱模型，而是鼓励读者去理解模型的构建过程，去调整模型的假设，去评估模型的优劣。这使得我在学习过程中，不仅掌握了工具，更培养了独立思考和解决问题的能力。我曾尝试用书中介绍的一些高级模型，来解决一些数据中存在的复杂模式，结果令人惊喜。这本书让我感觉，统计建模不再是冰冷的数学游戏，而是充满智慧和创造力的探索过程。
评分这本《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》真是太及时了！我最近一直想深入理解统计建模，特别是贝叶斯方法，但苦于找不到一个既讲解理论清晰又兼顾实操的资料。市面上有很多书，要么过于理论化，看得人云里雾里，要么代码示例多但缺乏深入的原理分析。这本书的出现，就像及时雨，完美地填补了这个空白。我尤其喜欢它将抽象的贝叶斯概念与Python相结合的方式，这对于像我这样的技术背景的学习者来说，简直是福音。通过实际的代码操作，那些原本难以捉摸的概率分布、马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）采样等概念，变得生动而具体。书中的例子也十分贴近实际应用场景，从简单的线性回归到更复杂的层次模型，都有详尽的讲解和代码实现。阅读过程中，我不仅理解了“为什么”要这样做，更学会了“如何”去做。它不是简单地罗列函数和命令，而是循序渐进地引导读者构建自己的统计模型，并解释每个步骤背后的逻辑。读完第一部分，我感觉自己对数据驱动的决策和推断能力有了质的飞跃，仿佛打开了统计建模的新世界。
评分不得不说，这本书的叙事方式着实吸引人。作者并没有一开始就抛出一堆公式和术语，而是通过一系列引人入胜的案例，将读者自然而然地带入到贝叶斯思维的世界。我特别欣赏作者在解释复杂概念时所使用的类比和直观图示，这极大地降低了理解门槛。例如，在讲解先验分布时，作者并没有仅仅停留在数学定义上，而是通过“在看到数据之前，我们对某个参数可能取值的信念”这样的描述，并配合生动的图表，让我瞬间就抓住了核心。接着，当引入似然函数和后验分布时，作者又巧妙地将它们与“证据”和“更新信念”联系起来，使得整个贝叶斯推断的过程如同一次侦探的推理，层层递进，逻辑严谨。更重要的是，书中穿插的Python代码片段，并不是冷冰冰的指令堆砌，而是紧密围绕着理论讲解展开，每段代码都服务于某个具体的概念或模型。我尝试着跟着敲代码，调试运行，每一步的输出都与书中的解释相吻合，这给我带来了极大的成就感。这种“理论+实践”的结合，让我不再是死记硬背，而是真正地理解了贝叶斯方法的核心思想。
评分作为一名对数据分析和机器学习领域有浓厚兴趣的初学者，我一直在寻找一本能够系统地介绍统计建模，尤其是贝叶斯方法的入门读物。《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》无疑是我近期最满意的一本。它并没有因为是“学习法”而牺牲理论的深度，而是以一种非常友好的方式，将精妙的统计学原理娓娓道来。我惊喜地发现，作者在讲解贝叶斯定理时，不是直接抛出公式，而是从日常生活中一些概率问题入手，引导读者自己去思考如何根据新的信息修正自己的判断。这种“引导式”的学习方式，让我感觉自己不是在被动接受知识，而是在主动探索和发现。书中的Python代码示例，可以说是教科书级别的。它们清晰、简洁，并且提供了完整的运行环境和必要的注释，使得即使是编程新手，也能轻松上手。我跟着书中的例子，一步步构建和拟合了多个统计模型，从模型选择到参数估计，再到结果的解释，整个流程都非常顺畅。这本书让我对数据有了新的认识，不再仅仅是数字的堆砌，而是蕴含着概率和不确定性的信息。
评分这本书最让我印象深刻的是它对“不确定性”的处理方式。在传统的频率派统计学中，我们往往追求点估计，试图找到一个“最有可能”的数值。而贝叶斯方法则更加强调量化和表达不确定性，这在很多实际问题中显得尤为重要。《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》在这方面做得非常出色。作者通过详细的案例，展示了如何利用贝叶斯方法来描述参数的不确定性，并将其可视化。例如，在进行模型预测时，它提供的不再仅仅是一个预测值，而是一个预测区间，这能更真实地反映我们对未来的认知程度。书中对于MCMC方法的讲解，也让我受益匪浅。作者并没有回避这个技术的复杂性，而是通过直观的解释和Python实现，让读者能够理解其工作原理，并能灵活运用到实际建模中。我尝试用书中的方法处理我工作中遇到的一个不确定性较大的项目，结果非常令人满意，模型的解释力和预测能力都有显著提升。这本书让我认识到，理解和量化不确定性，才是进行真正科学推断的关键。
评分统计学专业课程，学习一下。
评分还不错，第一次看，感觉应该学习不少
评分当然作者的PDF是英文的，不过买了书算是支付学习费用了吧，虽然我还是个穷学生(?-﹏-?)
评分书质量很好，还没看，京东物流一如既往的好。
评分还是比较满意的，对我有很大帮助
评分不错。。。。。。。
评分贝叶斯思维很实用
评分非常棒的书，值得仔细阅读。
评分书质量没的说，快递速度也超级快~书质量没的说，快递速度也超级快~书质量没的说，快递速度也超级快~书质量没的说，快递速度也超级快~
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