概率編程實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[美] Avi，Pfeffer（艾維·費弗） 著，姚軍 譯

圖書標籤:

• 概率編程
• 貝葉斯統計
• PyMC3
• Stan
• 概率模型
• 機器學習
• 統計推斷
• Python
• 數據科學
• 建模

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115448743

版次：1

商品編碼：12161906

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-04-01

用紙：膠版紙

頁數：368

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

概率推理是機器學習的核心方法之一，本書旨在嚮程序員，特彆是Scala開發人員揭開概率建模的神秘麵紗，以幫助程序員們高效地使用概率編程係統。
藉助概率編程係統，通過應用特定的算法，你的程序可以確定不同結論的概率。這意味著你可以預測未來事件，如銷售趨勢、計算機係統故障、試驗結果和其他許多重要的關注點。
本書的主要內容
● 概率建模入門
● 用Figaro 編寫概率程序
● 構建貝葉斯網絡
● 預測産品生命周期
● 決策算法

本書使用的Figaro概率編程語言是Scala庫，這使得概率編程模型更容易與Java虛擬機應用集成。同時，Figaro具備瞭目前概率編程係統中非常廣泛的錶現特徵和推理算法。Figaro還是一個開源GitHub項目，全新版本號為3.3。

內容簡介

概率推理是不確定性條件下做齣決策的重要方法，在許多領域都已經得到瞭廣泛的應用。概率編程充分結閤瞭概率推理模型和現代計算機編程語言，使這一方法的實施更加簡便，現已在許多領域（包括炙手可熱的機器學習）中嶄露頭角，各種概率編程係統也如雨後春筍般齣現。

本書的作者Avi Pfeffer正是主流概率編程係統Figaro的首席開發者，他以詳盡的實例、清晰易懂的解說引領讀者進入這一過去令人望而生畏的領域。通讀本書，可以發現概率編程並非“瘋狂科學傢”們的專利，無需艱深的數學知識，就可以構思齣解決許多實際問題的概率模型，進而利用現代概率編程係統的強大功能解題。

本書既可以作為概率編程的入門讀物，也可以幫助已經有一定基礎的讀者熟悉Figaro這一概率編程利器。

作者簡介

Avi Pfeffer是概率編程的先驅，Figaro概率編程語言的首席設計者和開發者。在Charles River Analytics公司，Avi Pfeffer緻力於Figaro在多個問題上的應用，包括惡意軟件分析、汽車健康監控、氣象模型建立和工程係統評估。在閑暇時，Avi Pfeffer是一位歌手、作麯傢和音樂製作人。他和妻子及三個孩子在馬薩諸塞州坎布裏奇生活。

目錄

第1部分　概率編程和Figaro簡介

第1章　概率編程簡介　3
1．1 什麼是概率編程　4
1．1．1 我們如何做齣主觀判斷　4
1．1．2 概率推理係統幫助決策　5
1．1．3 概率推理係統有3種方式推理　7
1．1．4 概率編程係統：用編程語言錶達的概率推理係統　11
1．2 為什麼使用概率編程　14
1．2．1 更好的概率推理　14
1．2．2 更好的模擬語言　15
1．3 Figaro簡介：一種概率編程語言　16
1．4 小結　23
1．5 練習　24

第2章 Figaro快速教程　25
2．1 Figaro簡介　25
2．2 創建模型和運行推理：重迴Hello World　27
2．2．1 構建第一個模型　28
2．2．2 運行推理和迴答查詢　29
2．2．3 構建模型和生成觀測值　29
2．2．4 理解模型的構建方法　31
2．2．5 理解重復的元素：何時相同，何時不同　32
2．3 使用基本構件：原子元素　33
2．3．1 離散原子元素　34
2．3．2 連續原子元素　35
2．4 使用復閤元素組閤原子元素　37
2．4．1 If　38
2．4．2 Dist　39
2．4．3 原子元素的復閤版本　39
2．5 用Apply和Chain構建更復雜的模型　40
2．5．1 Apply　41
2．5．2 Chain　43
2．6 使用條件和約束指定證據　46
2．6．1 觀測值　46
2．6．2 條件　47
2．6．3 約束　48
2．7 小結　50
2．8 練習　51

第3章 創建一個概率編程應用程序　53
3．1 把握全局　53
3．2 運行代碼　56
3．3 探索垃圾郵件過濾應用的架構　59
3．3．1 推理組件架構　59
3．3．2 學習組件架構　62
3．4 設計電子郵件模型　64
3．4．1 選擇元素　64
3．4．2 定義依賴關係　67
3．4．3 定義函數形式　68
3．4．4 使用數值參數　71
3．4．5 使用輔助知識　73
3．5 構建推理組件　74
3．6 創建學習組件　78
3．7 小結　81
3．8 練習　82

第2部分　編寫概率程序

第4章 概率模型和概率程序　85
4．1 概率模型定義　86
4．1．1 將一般知識錶達為可能世界上的某種概率分布　86
4．1．2 進一步探索概率分布　88
4．2 使用概率模型迴答查詢　90
4．2．1 根據證據調節以産生後驗概率分布　90
4．2．2 迴答查詢　92
4．2．3 使用概率推理　94
4．3 概率模型的組成部分　94
4．3．1 變量　95
4．3．2 依賴性　96
4．3．3 函數形式　101
4．3．4 數值參數　104
4．4 生成過程　105
4．5 使用連續變量的模型　110
4．5．1 使用beta-二項式模型　110
4．5．2 連續變量的錶示　111
4．6 小結　114
4．7 練習　114

第5章 用貝葉斯和馬爾科夫網絡建立依賴性模型　116
5．1 建立依賴性模型　117
5．1．1 有嚮依賴性　117
5．1．2 無嚮依賴性　122
5．1．3 直接和間接依賴性　124
5．2 使用貝葉斯網絡　126
5．2．1 貝葉斯網絡定義　126
5．2．2 貝葉斯網絡如何定義概率分布　127
5．2．3 用貝葉斯網絡進行推理　128
5．3 探索貝葉斯網絡的一個示例　131
5．3．1 設計一個計算機係統診斷模型　131
5．3．2 用計算機係統診斷模型進行推理　135
5．4 使用概率編程擴展貝葉斯網絡：預測産品的成功　140
5．4．1 設計産品成功預測模型　140
5．4．2 用産品成功預測模型進行推理　145
5．5 使用馬爾科夫網絡　147
5．5．1 馬爾科夫網絡定義　147
5．5．2 錶示馬爾科夫網絡並用其進行推理　150
5．6 小結　153
5．7 練習　153

第6章 使用Scala和Figaro集閤構建模型　156
6．1 使用Scala集閤　157
6．1．1 為依賴於單一變量的多個變量建立模型　157
6．1．2 創建層次化模型　160
6．1．3 建立同時依賴兩個變量的模型　162
6．2 使用Figaro集閤　165
6．2．1 理解Figaro集閤的用途　165
6．2．2 用Figaro集閤重新實現層次化模型　166
6．2．3 結閤使用Scala和Figaro集閤　168
6．3 建立對象數量未知情況的模型　171
6．3．1 開放宇宙中對象數量未知的情況　171
6．3．2 可變大小數組　172
6．3．3 可變大小數組上的操作　172
6．3．4 示例：預測數量未知的新産品銷售額　173
6．4 處理無限過程　174
6．4．1 Process特徵　175
6．4．2 示例：一個健康時空過程　176
6．4．3 使用過程　178
6．5 小結　179
6．6 練習　180

第7章 麵嚮對象概率建模　182
7．1 使用麵嚮對象概率模型　183
7．1．1 理解麵嚮對象建模的元素　183
7．1．2 重溫打印機模型　185
7．1．3 關於多颱打印機的推理　189
7．2 用關係擴展OO概率模型　192
7．2．1 描述通用類級模型　192
7．2．2 描述某種情況　195
7．2．3 用Figaro錶現社會化媒體模型　198
7．3 建立關係和類型不確定性的模型　200
7．3．1 元素集閤和引用　200
7．3．2 具有關係不確定性的社會化媒體模型　202
7．3．3 具有類型不確定性的打印機模型　205
7．4 小結　207
7．5 練習　207

第8章 動態係統建模　209
8．1 動態概率模型　210
8．2 動態模型類型　211
8．2．1 馬爾科夫鏈　211
8．2．2 隱含馬爾科夫模型　214
8．2．3 動態貝葉斯網絡　216
8．2．4 結構隨時間改變的模型　220
8．3 建立永續係統的模型　224
8．3．1 理解Figaro的宇宙概念　224
8．3．2 使用宇宙建立持續運行係統的模型　225
8．3．3 運行一個監控應用　227
8．4 小結　229
8．5 練習　230

第3部分　推 理

第9章 概率推理三原則　235
9．1 鏈式法則：從條件概率分布構建聯閤分布　237
9．2 全概率公式：從聯閤分布獲得簡單查詢結果　240
9．3 貝葉斯法則：從結果推斷原因　243
9．3．1 理解、原因、結果和推理　243
9．3．2 實踐中的貝葉斯法則　245
9．4 貝葉斯建模　247
9．4．1 估算硬幣的偏差　248
9．4．2 預測下一次擲幣結果　252
9．5 小結　256
9．6 練習　256

第10章 因子分解推理算法　258
10．1 因子　259
10．1．1 什麼是因子　259
10．1．2 用鏈式法則分解概率分布　261
10．1．3 使用全概率公式，定義包含因子的查詢　263
10．2 變量消除算法　267
10．2．1 VE的圖形解釋　267
10．2．2 VE代數運算　271
10．3 VE的使用　273
10．3．1 Figaro特有的VE考慮因素　273
10．3．2 設計模型支持高效的VE　275
10．3．3 VE的應用　278
10．4 置信傳播　281
10．4．1 BP基本原理　282
10．4．2 Loopy BP的屬性　282
10．5 BP的使用　284
10．5．1 Figaro特有的BP考慮因素　284
10．5．2 設計模型以支持高效的BP　285
10．5．3 BP的應用　287
10．6 小結　288
10．7 練習　288

第11章 抽樣算法　291
11．1 抽樣的原理　292
11．1．1 前嚮抽樣　293
11．1．2 拒絕抽樣　297
11．2 重要性抽樣　299
11．2．1 重要性抽樣的工作方式　300
11．2．2 在Figaro中使用重要性抽樣　303
11．2．3 讓重要性抽樣為您工作　304
11．2．4 重要性抽樣的應用　305
11．3 馬爾科夫鏈濛特卡洛抽樣　307
11．3．1 MCMC的工作方式　308
11．3．2 Figaro的MCMC算法：Metropolis-Hastings算法　311
11．4 讓MH更好地工作　314
11．4．1 自定義提議　316
11．4．2 避免硬條件　319
11．4．3 MH的應用　320
11．5 小結　321
11．6 練習　322

第12章 處理其他推理任務　324
12．1 計算聯閤分布　325
12．2 計算最可能的解釋　326
12．2．1 在Figaro中計算和查詢MPE　329
12．2．2 MPE查詢算法的使用　331
12．2．3 探索MPE算法的應用　336
12．3 計算證據的概率　337
12．3．1 觀察用於證據概率計算的證據　338
12．3．2 運行證據概率算法　339
12．4 小結　341
12．5 練習　341

第13章 動態推理和參數學習　342
13．1 監控動態係統的狀態　342
13．1．1 監控機製　344
13．1．2 粒子過濾算法　345
13．1．3 過濾的應用　348
13．2 學習模型參數　349
13．2．1 貝葉斯學習　349
13．2．2 最大似然和MAP學習　353
13．3 進一步應用Figaro　360
13．4 小結　361
13．5 練習　361

附錄A 獲取和安裝Scala和Figaro　364
A．1 使用sbt　364
A．2 在沒有sbt的情況下安裝和運行Figaro　365
A．3 從源代碼編譯　366
附錄B 概率編程係統簡況　367

好的，這是一本關於深度學習在時間序列預測中應用的圖書簡介，力求內容詳實，貼近實戰，風格自然流暢： --- 深度學習驅動的時間序列分析與預測：理論、模型與工程實踐 引言：駕馭時間洪流中的復雜性 時間序列數據無處不在，從金融市場的波動、能源消耗的負荷麯綫，到天氣係統的演變，乃至工業設備運行的健康監測，它們構成瞭我們理解世界變化的基礎。然而，傳統的時間序列模型（如ARIMA、GARCH等）在處理高維度、非綫性和復雜依賴關係時，往往顯得力不從心。 本書旨在為讀者提供一套係統、深入的框架，探討如何利用深度學習的強大錶徵學習能力，來精確捕捉時間序列數據中蘊含的深層規律，實現更魯棒、更精準的預測與分析。我們不僅關注前沿模型的搭建，更強調從數據預處理、特徵工程，到模型部署和結果解釋的完整工程化流程。 第一部分：時間序列基礎與深度學習基石 本部分為後續高級章節打下堅實的理論與實踐基礎。 第一章：時間序列數據的特性與挑戰 深入剖析時間序列數據的本質特徵：趨勢、季節性、周期性、隨機性，以及更為隱蔽的長程依賴性 (Long-Range Dependencies, LRD) 和非平穩性 (Non-stationarity)。我們將討論在實際應用中常見的數據質量問題，如缺失值處理、異常點識彆，並介紹一套嚴謹的數據清洗與規範化流程，為模型輸入做好準備。 第二章：深度學習基礎迴顧與序列建模的適配性 快速迴顧深度神經網絡（DNNs）的核心結構，並重點探討其為何能在處理序列數據方麵優於傳統方法。我們將詳細闡述捲積神經網絡 (CNN) 在局部特徵提取方麵的優勢，以及循環神經網絡 (RNN) 及其變體（如LSTM、GRU）在記憶和順序信息捕獲上的核心機製。特彆地，我們會引入注意力機製 (Attention Mechanisms) 的基本概念，為後續的Transformer架構做鋪墊。 第三章：特徵工程的“深度”進化 傳統的時間序列分析依賴於人工構造的滯後項、移動平均和傅裏葉變換等特徵。本書將展示如何通過深度學習實現自動特徵提取。我們將比較手工特徵工程與深度學習自動學習特徵的優劣，並介紹如何利用自編碼器（Autoencoders）對高維序列進行降維和有效錶徵學習。 第二部分：核心深度學習模型與架構精講 本部分是本書的技術核心，係統介紹並對比當前時間序列預測領域的主流深度學習模型。 第四章：循環網絡的深度優化與應用 深入剖析 長短期記憶網絡 (LSTM) 和 門控循環單元 (GRU) 的內部工作原理，著重講解如何通過調整門控機製來解決梯度消失/爆炸問題，並展示它們在短期負荷預測、股票價格建模中的具體應用。此外，我們將探討雙嚮RNN (Bidirectional RNNs) 如何有效地利用上下文信息。 第五章：捲積網絡在時間序列中的空間-時間建模 雖然CNN常用於圖像處理，但其高效的局部模式捕獲能力在時間序列中同樣適用。本章詳細介紹 一維捲積 (Conv1D) 如何作為強大的特徵提取器，用於捕捉固定長度的時間窗口內的局部依賴性。我們將介紹 Inception-Time 等結構，以及如何結閤池化層進行多尺度特徵分析。 第六章：注意力機製與Transformer的革命 Transformer架構徹底改變瞭序列建模的範式。本章將詳細解析 自注意力機製 (Self-Attention) 的計算過程，以及 多頭注意力 (Multi-Head Attention) 如何實現對不同依賴關係的並行關注。重點演示 Temporal Fusion Transformer (TFT) 如何融閤靜態協變量、已知未來輸入和曆史觀測值，實現高度可解釋性的多步預測。 第七章：圖神經網絡（GNN）與時空數據建模 對於涉及空間關聯（如交通網絡、傳感器網絡）的時間序列數據，GNN是關鍵工具。本章介紹 圖捲積網絡 (GCN) 和 圖注意力網絡 (GAT) 如何有效地融閤時間和空間維度上的依賴關係，例如在城市級交通流預測中的應用。 第三部分：高級預測策略與工程實踐 本部分將視角從單一模型推嚮復雜的係統構建、模型評估和實際部署。 第八章：多變量、多步與概率性預測 真實世界的預測往往需要同時處理多個相關變量（如能源價格、溫度、濕度），並要求預測未來多個時間步。本章講解 Seq2Seq (Sequence-to-Sequence) 框架在多步預測中的應用，並引入 Encoder-Decoder 架構 的優化。更進一步，我們將探討如何構建概率預測模型（如使用分位數迴歸或高斯過程與深度學習結閤），以量化預測的不確定性，這在風險管理中至關重要。 第九章：模型解釋性、評估與魯棒性檢驗 深度學習模型的“黑箱”特性是其在關鍵領域應用的主要障礙。本章係統介紹時間序列預測中的可解釋性方法，如 LIME、SHAP 在序列數據上的適應性應用，幫助理解模型關注瞭哪些曆史時間點。同時，我們將嚴格定義預測誤差指標（MAE, RMSE, MAPE之外），並討論滾動預測 (Rolling Forecast) 和迴溯測試 (Backtesting) 的標準流程，確保模型在麵對概念漂移時的魯棒性。 第十章：從原型到生産：模型部署與 MLOps 預測模型隻有投入實際使用纔能産生價值。本章聚焦於模型部署的工程實踐： 數據管道構建： 如何實時或批量地將原始數據轉化為模型可接受的特徵嚮量。 模型序列化與服務： 使用TensorFlow Serving或TorchServe等工具實現低延遲預測API。 持續監控與再訓練策略： 建立機製來監控模型性能衰減（Model Drift），並設計自動化的模型重訓練觸發條件。 結語：麵嚮未來的序列智能 本書的目的是裝備讀者一套完整的工具箱，使他們能夠自信地應對從簡單趨勢跟蹤到復雜係統動態預測的各類挑戰。深度學習為時間序列分析帶來瞭前所未有的精度和洞察力，而掌握這些技術背後的原理和工程化流程，是實現數據驅動決策的關鍵。 --- 目標讀者： 數據科學傢、機器學習工程師、量化分析師、以及對使用前沿AI技術解決時間序列問題感興趣的行業專傢和高級學生。 所需基礎： 熟悉Python編程，具備基礎的統計學知識，並對基本機器學習概念有所瞭解。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到《概率編程實戰》這本書，就被它滿滿的乾貨所吸引。開篇的一些基本概念講解得非常透徹，用詞精準，而且引用的參考文獻也很豐富，讓人感覺作者在這方麵下瞭很深的功夫。雖然是實戰類的書籍，但作者並沒有忽視理論基礎的重要性，而是將理論與實踐巧妙地融閤在一起。書中講解的每一個模型，都會先給齣其數學原理，然後詳細闡述如何用代碼來實現，並且還提供瞭不同場景下的優化技巧。我特彆贊賞的是，書中有很多關於模型選擇和評估的討論，這對於我們在實際應用中做齣明智的決策至關重要。讀這本書，不僅僅是學習一套工具的使用方法，更是理解概率模型的內在邏輯和工作機製。我感覺自己像是進入瞭一個概率編程的寶庫，每一次翻頁都能挖掘齣新的知識點和靈感。

評分☆☆☆☆☆

一本好書，真不是隨便就能寫齣來的。我最近剛入手一本《概率編程實戰》，拿到手就覺得沉甸甸的，有一種知識的厚重感。書的封麵設計也很樸實，沒有太多花哨的東西，這反而讓我覺得更踏實。拿到之後，我迫不及待地翻開，首先映入眼簾的是清晰的目錄，它幫我迅速建立起瞭對全書內容的整體認知，讓我知道接下來會踏上一段怎樣的知識旅程。從開篇的理論基礎，到後麵的各種應用場景，條理非常清晰。文字的編排也很舒服，段落之間的過渡自然流暢，不會讓人有跳躍感。我尤其喜歡其中一些小案例的引入，它們往往能用最簡單明瞭的方式解釋一個相對復雜的概念，就像是為你點亮瞭一盞燈，讓你豁然開朗。而且，書中使用的例子都相當貼閤實際，不是那種脫離現實的理論堆砌，這對於我這樣的實踐者來說，簡直是福音。我能想象到，這本書會成為我工作和學習中不可或缺的參考手冊，遇到問題時，翻開它，總能找到解決思路的啓發。

評分☆☆☆☆☆

這本書《概率編程實戰》的齣現，簡直就是為我量身定做的。我一直以來對概率模型在實際問題中的應用都充滿瞭好奇，但苦於缺乏係統性的指導。而這本書，恰恰填補瞭這個空白。它從基礎概念講起，逐步深入到更復雜的模型和算法，每一個章節的過渡都非常自然，讓我能夠一步一個腳印地去學習。書中的代碼示例也非常詳盡，而且作者還提供瞭很多調試和排錯的經驗之談，這對於新手來說，簡直是極大的幫助。我尤其欣賞書中對於不同算法的優劣勢分析，以及它們在實際應用中的適用場景。讀這本書，就像是在一位經驗豐富的導師的帶領下，進行一場酣暢淋灕的實戰演練。我感覺自己不僅學到瞭知識，更培養瞭獨立解決問題的能力，這對於我今後的工作將會有很大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

《概率編程實戰》這本書，真的是讓我眼前一亮。它不像市麵上很多技術書籍那樣，隻講“怎麼做”，而是深入地探討瞭“為什麼這麼做”。作者在介紹各種概率編程技術的時候，不僅僅給齣瞭代碼示例，更重要的是解釋瞭這些技術背後的思想和原理。我喜歡它對於不同方法的權衡和比較，讓你清楚地知道在什麼情況下應該選擇哪種方法，以及每種方法可能帶來的優缺點。書中的語言風格非常樸實，沒有過多華麗的辭藻，但卻字字珠璣，直擊核心。我特彆喜歡它在講解復雜概念時，所使用的類比和生活化的例子，一下子就把我拉近瞭距離，讓我覺得學習不再是枯燥的任務，而是一次有趣的探索。讀完之後，我感覺自己對概率編程的理解提升瞭一個層次，不再是停留在錶麵的操作，而是有瞭更深入的洞察力。

評分☆☆☆☆☆

這本《概率編程實戰》給我的感覺，就像是在一個經驗豐富的老師的指導下進行學習。書中的講解方式非常注重引導，不是一股腦地把知識傾倒給你，而是循序漸進地帶領你理解核心概念。作者在闡述每一個模型、每一個算法的時候，都會先鋪墊好必要的背景知識，然後纔慢慢深入到細節。讓我印象深刻的是，書裏很多地方都用到瞭“可視化”的思維，即使是抽象的概率模型，通過圖示和代碼的結閤，也能變得直觀易懂。讀的時候，我經常會自己跟著代碼敲一遍，然後觀察輸齣的結果，這種動手的過程，比單純看文字理解得要深刻得多。而且，作者在講解過程中，還會時不時地提醒一些需要注意的陷阱或者誤區，這簡直就是為你鋪好瞭平坦的學習之路，省去瞭不少自己摸索的彎路。我感覺這本書不僅傳授瞭技術，更傳遞瞭一種解決問題的思維方式，讓我以後遇到類似問題時，能夠舉一反三，觸類旁通。

評分☆☆☆☆☆

非常實用，簡單易懂。

評分☆☆☆☆☆

看完再補評論

評分☆☆☆☆☆

好書不錯正在學習學習應該可以提高我的智商情商各種商

評分☆☆☆☆☆

好書不錯正在學習學習應該可以提高我的智商情商各種商

評分☆☆☆☆☆

買迴來燒腦一下

評分☆☆☆☆☆

非常滿意，快遞速度非常快，東西質量很好

評分☆☆☆☆☆

活動時買的，性價比很好，書還沒看，不好評價

評分☆☆☆☆☆

好書，及時拜讀，受益匪淺！

評分☆☆☆☆☆

本來想買數學書的，結果發現瞭這本