具體描述
産品特色
編輯推薦
貝葉斯方法正在變得越來越常見與重要，但是卻沒有太多可以藉鑒的資料來幫助初學者。基於Allen Downey在大學講授的本科課程，本書的計算方法能幫助你獲得一個良好的開端。
使用已有的編程技巧學習和理解貝葉斯統計
處理估計、預測、決策分析、假設的證據、假設檢驗等問題
從簡單的例子開始，包括硬幣問題、M&Ms;豆問題、《龍與地下城》勇士投骰子問題、彩彈遊戲和冰球比賽問題
學習計算方法，解決諸如SAT分數含義、模擬腎腫瘤和人體微生物建模問題
內容簡介
《貝葉斯思維 統計建模的Python學習法》幫助那些希望用數學工具解決實際問題的人們，僅有的要求可能就是懂一點概率知識和程序設計。而貝葉斯方法是一種常見的利用概率學知識去解決不確定性問題的數學方法，對於一個計算機專業的人士，應當熟悉其應用在諸如機器翻譯，語音識彆，垃圾郵件檢測等常見的計算機問題領域。
可是《貝葉斯思維 統計建模的Python學習法》實際上會遠遠擴大你的視野，即使不是一個計算機專業的人士，你也可以看到在戰爭環境下（二戰德軍坦剋問題），法律問題上（腎腫瘤的假設驗證），體育博彩領域（棕熊隊和加人隊NFL比賽問題）貝葉斯方法的威力。怎麼從有限的信息判斷德軍裝甲部隊的規模，你所支持的球隊有多大可能贏得冠軍，在《龍與地下城》勇士中，你應當對遊戲角色屬性的很大值有什麼樣的期望，甚至在普通的彩彈射擊遊戲中，擁有一些貝葉斯思維也能幫助到你提高遊戲水平。
除此以外，《貝葉斯思維 統計建模的Python學習法》在共計15章的篇幅中討論瞭怎樣解決十幾個現實生活中的實際問題。在這些問題的解決過程中，作者還潛移默化的幫助讀者形成瞭建模決策的方法論，建模誤差和數值誤差怎麼取捨，怎樣為具體問題建立數學模型，如何抓住問題中的主要矛盾（模型中的關鍵參數），再一步一步的優化或者驗證模型的有效性或者局限性。在這個意義上，這本書又是一本關於數學建模的成功樣本。
作者簡介
Allen Downey，是歐林工程學院的計算機教授，加州大學伯剋利分校的計算機博士。他在韋斯利學院（Wellesley College）、科爾比學院（Colby College）和加州大學伯剋利分校講授計算機科學課程。他也是O’Reilly齣版的Think Stats和Think Python圖書的作者。
許楊毅，新浪網係統架構師，技術保障部總監，畢業於湖南大學，15年互聯網工作經驗。
內頁插圖
目錄
第1章 貝葉斯定理 1
1.1 條件概率 1
1.2 聯閤概率 2
1.3 麯奇餅問題 2
1.4 貝葉斯定理 3
1.5 曆時詮釋 4
1.6 M&M;豆問題 5
1.7 Monty Hall難題 6
1.8 討論 8
第2章 統計計算 9
2.1 分布 9
2.2 麯奇餅問題 10
2.3 貝葉斯框架 11
2.4 Monty Hall難題 12
2.5 封裝框架 13
2.6 M&M;豆問題 14
2.7 討論 15
2.8 練習 16
第3章 估計 17
3.1 骰子問題 17
3.2 火車頭問題 18
3.3 怎樣看待先驗概率？ 20
3.4 其他先驗概率 21
3.5 置信區間 23
3.6 纍積分布函數 23
3.7 德軍坦剋問題 24
3.8 討論 24
3.9 練習 25
第4章 估計進階 27
4.1 歐元問題 27
4.2 後驗概率的概述 28
4.3 先驗概率的湮沒 29
4.4 優化 31
4.5 Beta分布 32
4.6 討論 34
4.7 練習 34
第5章 勝率和加數 37
5.1 勝率 37
5.2 貝葉斯定理的勝率形式 38
5.3 奧利弗的血跡 39
5.4 加數 40
5.5 最大化 42
5.6 混閤分布 45
5.7 討論 47
第6章 決策分析 49
6.1 “正確的價格”問題 49
6.2 先驗概率 50
6.3 概率密度函數 50
6.4 PDF的錶示 51
6.5 選手建模 53
6.6 似然度 55
6.7 更新 55
6.8 最優齣價 57
6.9 討論 59
第7章 預測 61
7.1 波士頓棕熊隊問題 61
7.2 泊鬆過程 62
7.3 後驗 63
7.4 進球分布 64
7.5 獲勝的概率 66
7.6 突然死亡法則 66
7.7 討論 68
7.8 練習 69
第8章 觀察者的偏差 71
8.1 紅綫問題 71
8.2 模型 71
8.3 等待時間 73
8.4 預測等待時間 75
8.5 估計到達率 78
8.6 消除不確定性 80
8.7 決策分析 81
8.8 討論 83
8.9 練習 84
第9章 二維問題 85
9.1 彩彈 85
9.2 Suite對象 85
9.3 三角學 87
9.4 似然度 88
9.5 聯閤分布 89
9.6 條件分布 90
9.7 置信區間 91
9.8 討論 93
9.9 練習 94
第10章 貝葉斯近似計算 95
10.1 變異性假說 95
10.2 均值和標準差 96
10.3 更新 98
10.4 CV的後驗分布 98
10.5 數據下溢 99
10.6 對數似然 100
10.7 一個小的優化 101
10.8 ABC（近似貝葉斯計算） 102
10.9 估計的可靠性 104
10.10 誰的變異性更大？ 105
10.11 討論 107
10.12 練習 108
第11章 假設檢驗 109
11.1 迴到歐元問題 109
11.2 來一個公平的對比 110
11.3 三角前驗 111
11.4 討論 112
11.5 練習 113
第12章 證據 115
12.1 解讀SAT成績 115
12.2 比例得分SAT 115
12.3 先驗 116
12.4 後驗 117
12.5 一個更好的模型 119
12.6 校準 121
12.7 效率的後驗分布 122
12.8 預測分布 123
12.9 討論 124
第13章 模擬 127
13.1 腎腫瘤的問題 127
13.2 一個簡化模型 128
13.3 更普遍的模型 130
13.4 實現 131
13.5 緩存聯閤分布 132
13.6 條件分布 133
13.7 序列相關性 135
13.8 討論 138
第14章 層次化模型 139
14.1 蓋革計數器問題 139
14.2 從簡單的開始 140
14.3 分層模型 141
14.4 一個小優化 142
14.5 抽取後驗 142
14.6 討論 144
14.7 練習 144
第15章 處理多維問題 145
15.1 臍部細菌 145
15.2 獅子，老虎和熊 145
15.3 分層版本 148
15.4 隨機抽樣 149
15.5 優化 150
15.6 堆疊的層次結構 151
15.7 另一個問題 153
15.8 還有工作要做 154
15.9 肚臍數據 156
15.10 預測分布 158
15.11 聯閤後驗 161
15.12 覆蓋 162
15.13 討論 164
前言/序言
用戶評價
這本書最讓我印象深刻的是它對“不確定性”的處理方式。在傳統的頻率派統計學中，我們往往追求點估計，試圖找到一個“最有可能”的數值。而貝葉斯方法則更加強調量化和錶達不確定性，這在很多實際問題中顯得尤為重要。《貝葉斯思維：統計建模的Python學習法》在這方麵做得非常齣色。作者通過詳細的案例，展示瞭如何利用貝葉斯方法來描述參數的不確定性，並將其可視化。例如，在進行模型預測時，它提供的不再僅僅是一個預測值，而是一個預測區間，這能更真實地反映我們對未來的認知程度。書中對於MCMC方法的講解，也讓我受益匪淺。作者並沒有迴避這個技術的復雜性，而是通過直觀的解釋和Python實現，讓讀者能夠理解其工作原理，並能靈活運用到實際建模中。我嘗試用書中的方法處理我工作中遇到的一個不確定性較大的項目，結果非常令人滿意，模型的解釋力和預測能力都有顯著提升。這本書讓我認識到，理解和量化不確定性，纔是進行真正科學推斷的關鍵。
評分不得不說，這本書的敘事方式著實吸引人。作者並沒有一開始就拋齣一堆公式和術語，而是通過一係列引人入勝的案例，將讀者自然而然地帶入到貝葉斯思維的世界。我特彆欣賞作者在解釋復雜概念時所使用的類比和直觀圖示，這極大地降低瞭理解門檻。例如，在講解先驗分布時，作者並沒有僅僅停留在數學定義上，而是通過“在看到數據之前，我們對某個參數可能取值的信念”這樣的描述，並配閤生動的圖錶，讓我瞬間就抓住瞭核心。接著，當引入似然函數和後驗分布時，作者又巧妙地將它們與“證據”和“更新信念”聯係起來，使得整個貝葉斯推斷的過程如同一次偵探的推理，層層遞進，邏輯嚴謹。更重要的是，書中穿插的Python代碼片段，並不是冷冰冰的指令堆砌，而是緊密圍繞著理論講解展開，每段代碼都服務於某個具體的概念或模型。我嘗試著跟著敲代碼，調試運行，每一步的輸齣都與書中的解釋相吻閤，這給我帶來瞭極大的成就感。這種“理論+實踐”的結閤，讓我不再是死記硬背，而是真正地理解瞭貝葉斯方法的核心思想。
評分這本《貝葉斯思維：統計建模的Python學習法》真是太及時瞭！我最近一直想深入理解統計建模，特彆是貝葉斯方法，但苦於找不到一個既講解理論清晰又兼顧實操的資料。市麵上有很多書，要麼過於理論化，看得人雲裏霧裏，要麼代碼示例多但缺乏深入的原理分析。這本書的齣現，就像及時雨，完美地填補瞭這個空白。我尤其喜歡它將抽象的貝葉斯概念與Python相結閤的方式，這對於像我這樣的技術背景的學習者來說，簡直是福音。通過實際的代碼操作，那些原本難以捉摸的概率分布、馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）采樣等概念，變得生動而具體。書中的例子也十分貼近實際應用場景，從簡單的綫性迴歸到更復雜的層次模型，都有詳盡的講解和代碼實現。閱讀過程中，我不僅理解瞭“為什麼”要這樣做，更學會瞭“如何”去做。它不是簡單地羅列函數和命令，而是循序漸進地引導讀者構建自己的統計模型，並解釋每個步驟背後的邏輯。讀完第一部分，我感覺自己對數據驅動的決策和推斷能力有瞭質的飛躍，仿佛打開瞭統計建模的新世界。
評分如果說這本書是一扇門，那麼它為我打開瞭通往更深層次統計建模的大門。在此之前，我對貝葉斯方法隻是略有耳聞，感覺它神秘而難以觸及。《貝葉斯思維：統計建模的Python學習法》以一種極其務實的方式，將這扇門推開瞭。我最喜歡的是它對“思維方式”的強調。書中反復貫穿的一個理念是：貝葉斯思維是一種將現有知識與新數據相結閤，並不斷更新信念的迭代過程。這種思維方式不僅適用於統計建模，也能夠應用到生活和工作中解決問題的方方麵麵。書中的Python代碼，也充分體現瞭這一點。作者並沒有提供“一鍵解決”的黑箱模型，而是鼓勵讀者去理解模型的構建過程，去調整模型的假設，去評估模型的優劣。這使得我在學習過程中，不僅掌握瞭工具，更培養瞭獨立思考和解決問題的能力。我曾嘗試用書中介紹的一些高級模型，來解決一些數據中存在的復雜模式，結果令人驚喜。這本書讓我感覺，統計建模不再是冰冷的數學遊戲，而是充滿智慧和創造力的探索過程。
評分作為一名對數據分析和機器學習領域有濃厚興趣的初學者，我一直在尋找一本能夠係統地介紹統計建模，尤其是貝葉斯方法的入門讀物。《貝葉斯思維：統計建模的Python學習法》無疑是我近期最滿意的一本。它並沒有因為是“學習法”而犧牲理論的深度，而是以一種非常友好的方式，將精妙的統計學原理娓娓道來。我驚喜地發現，作者在講解貝葉斯定理時，不是直接拋齣公式，而是從日常生活中一些概率問題入手，引導讀者自己去思考如何根據新的信息修正自己的判斷。這種“引導式”的學習方式，讓我感覺自己不是在被動接受知識，而是在主動探索和發現。書中的Python代碼示例，可以說是教科書級彆的。它們清晰、簡潔，並且提供瞭完整的運行環境和必要的注釋，使得即使是編程新手，也能輕鬆上手。我跟著書中的例子，一步步構建和擬閤瞭多個統計模型，從模型選擇到參數估計，再到結果的解釋，整個流程都非常順暢。這本書讓我對數據有瞭新的認識，不再僅僅是數字的堆砌，而是蘊含著概率和不確定性的信息。
評分書很薄，相信動物園書的質量
評分以前不知道寫評價可以得京豆，浪費瞭很多京豆，現在知道瞭京豆的用處，可以抵現，就不會忘記評價瞭，把這段話留下來，隨時可以評價，走到哪評價到哪，既方便又可以得京豆哦！京東自己的快遞還是很快的，而且東西質量也有保障，是正品哦！以後買東西就在京東啦！
評分京東物流還是很給力，618還是很快到
評分從具體的事例齣發，挺有意思的，不過還是需要一定的數學基礎和編程基礎
評分水晶簾動微風起，滿架薔薇一院香。
評分對成都郫縣分揀中心提點意見：
評分一起買瞭很多本人工智能相關書籍，學習理解 希望有所收獲 提升自己。一一對應。一起買瞭很多本人工智能相關書籍，學習理解 希望有所收獲 提升自己。一切 一起買瞭很多本人工智能相關書籍，學習理解 希望有所收獲 提升自己。
評分雖然也是用python處理，開始就是從作者自定義的一個函數類舉例，不是很喜歡。還是要掌握本質纔能舉一反三
評分書挺薄，紙張可以，適閤程序員看的數學書。
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