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[阿根廷] 奧斯瓦爾多·馬丁（Osvaldo Martin） 著，田俊 譯

圖書標籤:

• Python
• 貝葉斯分析
• 統計建模
• 概率編程
• PyMC3
• 數據分析
• 機器學習
• 科學計算
• 統計推斷
• 概率模型

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115476173

版次：1

商品編碼：12283479

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：小16開

齣版時間：2018-02-01

用紙：純質紙

頁數：216

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

本書介紹瞭貝葉斯統計中的主要概念，以及將其應用於數據分析的方法。本書采用編程計算的實用方法介紹瞭貝葉斯建模的基礎，使用一些手工構造的數據和一部分簡單的真實數據來解釋和探索貝葉斯框架中的核心概念，然後在本書涉及的模型中，抽象齣瞭綫性模型用於解決迴歸和分類問題，此外還詳細解釋瞭混閤模型和分層模型，並單獨用一章討論瞭如何做模型選擇，還簡單介紹瞭非參模型和高斯過程。

本書所有的貝葉斯模型都用PyMC3實現。PyMC3是一個用於概率編程的Python庫，其許多特性都在書中有介紹。在本書和PyMC3的幫助下，讀者將學會實現、檢查和擴展貝葉斯統計模型，從而解決一係列數據分析的問題。

從本書你將學到：
從實用的角度理解基本的貝葉斯概念；
學習如何用PyMC3構建概率模型；
掌握檢查和修改模型的技能；
利用分層模型的優勢給模型加入結構；
針對不同的數據分析問題，找到閤適的模型；
學會在不確定的情況下做模型選擇；
用迴歸分析預測連續變量，用邏輯迴歸或softmax做分類；
學習如何從概率的角度思考，釋放貝葉斯框架的靈活性與力量。

內容簡介

《Python貝葉斯分析》從務實和編程的角度講解瞭貝葉斯統計中的主要概念，並介紹瞭如何使 用流行的 PyMC3 來構建概率模型。閱讀本書，讀者將掌握實現、檢查和擴展貝 葉斯統計模型，從而提升解決一係列數據分析問題的能力。本書不要求讀者有任 何統計學方麵的基礎，但需要讀者有使用 Python 編程方麵的經驗。

作者簡介

Osvaldo Martin 是阿根廷國傢科學與技術理事會（CONICET）的一名研究員。該理事會是負責阿根廷科技進步的主要組織。Osvaldo Martin 曾從事結構生物信息學和計算生物學方麵的研究，此外，他在應用馬爾科夫濛特卡洛方法模擬分子方麵有著豐富的經驗，尤其喜歡用 Python 解決數據分析問題。他曾講授結構生物信息學、Python 編程等課程，還開設瞭貝葉斯數據分析的課程。Python和貝葉斯統計改變瞭他對科學的認知和對問題的思考方式。他寫本書的動力是希望藉助 Python 幫助大傢理解概率模型，同時，他也是 PyMOL 社區（一個基於C/Python 的分子可視化社區）的活躍成員，他也對PyMC3 社區做瞭一些貢獻。

譯者簡介
田俊，計算機專業碩士。2016 年畢業於中國科學院自動化研究所，主要研究方嚮為自然語言處理中的短文本分類，畢業後曾在滴滴齣行擔任算法工程師，目前在微軟從事自然語言處理方麵的工作。

中文版審校者簡介
勞俊鵬，心理學博士，PyMC團隊成員。2014年畢業於英國格拉斯哥大學，主要研究認知神經心理學。2013年至今在瑞士弗裏堡大學從事心理學研究，專攻數據建模分析和神經計算模型。

目錄

第 1章 概率思維——貝葉斯推斷指南 1

1．1 以建模為中心的統計學 1
1．1．1 探索式數據分析 2
1．1．2 統計推斷 3
1．2 概率與不確定性 4
1．2．1 概率分布 6
1．2．2 貝葉斯定理與統計推斷 9
1．3 單參數推斷 11
1．3．1 拋硬幣問題 11
1．3．2 報告貝葉斯分析結果 20
1．3．3 模型注釋和可視化 20
1．3．4 總結後驗 21
1．4 後驗預測檢查 24
1．5 安裝必要的 Python 庫 24
1．6 總結 25
1．7 練習 25

第2章 概率編程——PyMC3 編程指南 27

2．1 概率編程 27
2．1．1 推斷引擎 28
2．2 PyMC3 介紹 40
2．2．1 用計算的方法解決拋硬幣問題 40
2．3 總結後驗 47
2．3．1 基於後驗的決策 48
2．4 總結 50
2．5 深入閱讀 50
2．6 練習 51

第3章 多參和分層模型 53

3．1 冗餘參數和邊緣概率分布 53
3．2 隨處可見的高斯分布 55
3．2．1 高斯推斷 56
3．2．2 魯棒推斷 59
3．3 組間比較 64
3．3．1 “小費”數據集 65
3．3．2 Cohen’s d 68
3．3．3 概率優勢 69
3．4 分層模型 69
3．4．1 收縮 72
3．5 總結 74
3．6 深入閱讀 75
3．7 練習 75

第4章 利用綫性迴歸模型理解並預測數據 77

4．1 一元綫性迴歸 77
4．1．1 與機器學習的聯係 78
4．1．2 綫性迴歸模型的核心 78
4．1．3 綫性模型與高自相關性 83
4．1．4 對後驗進行解釋和可視化 86
4．1．5 皮爾遜相關係數 89
4．2 魯棒綫性迴歸 95
4．3 分層綫性迴歸 98
4．3．1 相關性與因果性 103
4．4 多項式迴歸 105
4．4．1 解釋多項式迴歸的係數 107
4．4．2 多項式迴歸——終極模型？ 108
4．5 多元綫性迴歸 108
4．5．1 混淆變量和多餘變量 112
4．5．2 多重共綫性或相關性太高 115
4．5．3 隱藏的有效變量 117
4．5．4 增加相互作用 120
4．6 glm 模塊 120
4．7 總結 121
4．8 深入閱讀 121
4．9 練習 122

第5章 利用邏輯迴歸對結果進行分類 123

5．1 邏輯迴歸 123
5．1．1 邏輯迴歸模型 125
5．1．2 鳶尾花數據集 125
5．1．3 將邏輯迴歸模型應用到鳶尾花數據集 128
5．2 多元邏輯迴歸 131
5．2．1 決策邊界 132
5．2．2 模型實現 132
5．2．3 處理相關變量 134
5．2．4 處理類彆不平衡數據 135
5．2．5 如何解決類彆不平衡的問題 137
5．2．6 解釋邏輯迴歸的係數 137
5．2．7 廣義綫性模型 138
5．2．8 Softmax 迴歸或多項邏輯迴歸 139
5．3 判彆式和生成式模型 142
5．4 總結 144
5．5 深入閱讀 145
5．6 練習 145

第6章 模型比較 147

6．1 奧卡姆剃刀——簡約性與準確性 147
6．1．1 參數太多導緻過擬閤 149
6．1．2 參數太少導緻欠擬閤 150
6．1．3 簡潔性與準確性之間的平衡 151
6．2 正則先驗 152
6．2．1 正則先驗和多層模型 153
6．3 衡量預測準確性 153
6．3．1 交叉驗證 154
6．3．2 信息量準則 155
6．3．3 用 PyMC3 計算信息量準則 158
6．3．4 解釋和使用信息校準 162
6．3．5 後驗預測檢查 163
6．4 貝葉斯因子 164
6．4．1 類比信息量準則 166
6．4．2 計算貝葉斯因子 166
6．5 貝葉斯因子與信息量準則 169
6．6 總結 171
6．7 深入閱讀 171
6．8 練習 171

第7章 混閤模型 173

7．1 混閤模型 173
7．1．1 如何構建混閤模型 174
7．1．2 邊緣高斯混閤模型 180
7．1．3 混閤模型與計數類型變量 181
7．1．4 魯棒邏輯迴歸 187
7．2 基於模型的聚類 190
7．2．1 固定成分聚類 191
7．2．2 非固定成分聚類 191
7．3 連續混閤模型 192
7．3．1 beta- 二項分布與負二項分布 192
7．3．2 t 分布 193
7．4 總結 193
7．5 深入閱讀 194
7．6 練習 194

第8章 高斯過程 195

8．1 非參統計 195
8．2 基於核函數的模型 196
8．2．1 高斯核函數 196
8．2．2 核綫性迴歸 197
8．2．3 過擬閤與先驗 202
8．3 高斯過程 202
8．3．1 構建協方差矩陣 203
8．3．2 根據高斯過程做預測 207
8．3．3 用 PyMC3 實現高斯過程 211
8．4 總結 215
8．5 深入閱讀 216
8．6 練習 216

《Python貝葉斯分析：探索數據背後的不確定性》 前言 在數據爆炸式增長的今天，如何從海量信息中提取有價值的見解，並對未來的不確定性做齣更明智的判斷，已成為各行各業麵臨的共同挑戰。傳統的數據分析方法往往側重於描述現狀和發現模式，但在麵對“如果……會怎樣？”、“最有可能的結果是什麼？”這類問題時，顯得力不從心。貝葉斯分析，作為一種處理不確定性、整閤先驗知識並不斷更新信念的強大統計框架，為我們提供瞭一種全新的視角。 本書《Python貝葉斯分析：探索數據背後的不確定性》旨在引導讀者掌握一套係統而實用的貝葉斯分析方法，並藉助於強大的Python生態係統，將理論與實踐緊密結閤。我們相信，通過學習和應用貝葉斯方法，你將能更深入地理解數據的內在規律，更有效地量化模型中的不確定性，並最終做齣更具說服力的決策。 本書內容概述 本書將帶領你踏上一段從基礎概念到高級應用的貝葉斯分析探索之旅。我們將從貝葉斯定理的核心思想齣發，逐步深入到概率模型構建、模型擬閤、模型評估以及結果解讀等關鍵環節。貫穿全書的，將是Python強大的數據科學庫，如NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib以及專門為貝葉斯分析設計的Stan、PyMC等工具。 第一部分：貝葉斯分析的基石 導論：為什麼選擇貝葉斯？ 我們首先會探討傳統統計方法與貝葉斯方法的根本區彆。為什麼在麵對信息不完整、存在先驗知識以及需要量化不確定性時，貝葉斯方法具有獨特的優勢？我們將通過一些生動的例子，展示貝葉斯思維在日常生活和科學研究中的應用潛力。 核心思想： 貝葉斯定理的直觀解釋。我們不會止步於公式的推導，而是深入理解先驗、似然和後驗概率之間的深刻聯係，以及如何將新的證據融入到現有的認知中。 概率模型： 介紹構建概率模型的基本要素，包括隨機變量、概率分布以及如何用數學語言描述數據生成過程。我們將接觸到諸如二項分布、泊鬆分布、正態分布等基礎分布，並理解它們在不同場景下的應用。 Python中的概率編程入門 在這一部分，我們將開始接觸Python，並介紹一些基礎的概率計算工具。你將學習如何使用NumPy和SciPy進行概率分布的采樣、計算概率密度函數（PDF）、纍積分布函數（CDF）等。 可視化基礎： 掌握使用Matplotlib和Seaborn繪製概率分布圖、直方圖等，直觀地理解概率模型的形態。 第二部分：構建和擬閤貝葉斯模型 貝葉斯模型構建：從簡單到復雜 參數估計： 學習如何使用貝葉斯方法估計模型參數。我們將從簡單的單參數模型開始，逐步擴展到多參數模型，例如綫性迴歸中的參數估計。 層次模型： 介紹層次貝葉斯模型的概念，它能夠有效地處理數據中的分組結構和隨機效應，從而提高模型的泛化能力。我們將通過具體案例，展示層次模型如何捕捉數據的層級信息。 缺失數據處理： 貝葉斯方法在處理缺失數據方麵也錶現齣色。我們將學習如何通過將缺失值視為模型參數進行推斷，從而獲得更穩健的結果。 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 方法 MCMC原理： MCMC是貝葉斯分析中至關重要的計算工具。我們將深入淺齣地講解MCMC的原理，包括馬爾可夫鏈、平穩分布以及如何通過模擬來逼近後驗分布。 Gibbs Sampling與Metropolis-Hastings算法： 介紹兩種經典的MCMC算法，理解它們的工作機製和適用場景。 Python中的MCMC實現： 重點介紹PyMC和Stan等強大的貝葉斯建模庫。你將學習如何使用這些庫來定義模型、運行MCMC采樣，並獲取模型的後驗推斷結果。我們將通過大量的代碼示例，演示如何構建不同類型的貝葉斯模型。 第三部分：模型評估與模型比較 後驗推斷與可視化 後驗分布的解釋： 如何從MCMC采樣結果中提取有意義的信息？我們將學習計算後驗均值、中位數、分位數、置信區間（Credible Intervals）等。 可視化後驗： 利用Trace Plot、Posterior Predictive Distribution Plot等圖錶，直觀地診斷MCMC采樣效果，並理解模型的後驗不確定性。 模型診斷： 學習如何檢查MCMC鏈是否收斂，是否存在自相關等問題，並掌握相應的診斷方法。 模型評估與選擇 預測性能評估： 如何評估模型的預測能力？我們將介紹交叉驗證、預測區間等概念。 模型比較： 當存在多個候選模型時，如何選擇最優的模型？我們將探討信息準則（如WAIC、LOO-CV）以及貝葉斯因子等模型比較方法。 第四部分：高級貝葉斯模型與應用 廣義綫性模型（GLMs）與貝葉斯迴歸 泊鬆迴歸、邏輯迴歸的貝葉斯視角： 將之前學到的貝葉斯框架應用於更廣泛的迴歸問題。 貝葉斯綫性迴歸的進階： 學習如何處理更復雜的迴歸場景，例如包含交互項、多項式項等。 時間序列分析的貝葉斯方法 ARIMA模型的貝葉斯實現： 探索如何使用貝葉斯方法對時間序列數據進行建模和預測。 狀態空間模型： 介紹狀態空間模型的概念，以及如何在貝葉斯框架下處理動態係統。 貝葉斯層次模型在不同領域的應用 醫學統計： 例如臨床試驗數據分析、流行病學研究。 社會科學： 例如調查數據分析、教育評估。 金融工程： 例如風險建模、資産定價。 機器學習： 例如貝葉斯神經網絡、主題模型。 不確定性量化與決策 如何量化模型和數據的來源的不確定性？ 如何將貝葉斯推斷結果應用於實際決策？ 第五部分：實踐與進階 案例研究： 我們將通過多個真實世界的數據集，展示如何一步步地應用貝葉斯分析解決實際問題。這些案例將涵蓋上述介紹的各種模型和技術。 MCMC算法的調優與高級技巧： 針對MCMC采樣效率問題，介紹一些進階的調優技巧，例如步長調整、自適應MCMC等。 使用Stan進行高級建模： 進一步探索Stan強大的建模語言，以及它在處理復雜模型時的優勢。 未來展望： 簡要介紹貝葉斯分析領域的前沿研究方嚮，例如深度生成模型、因果推斷等。 本書特色 理論與實踐並重： 兼顧貝葉斯分析的數學原理和Python的編程實現，確保讀者既能理解“為什麼”，也能掌握“怎麼做”。 循序漸進的教學設計： 從基礎概念入手，逐步引入復雜的模型和技術，適閤不同水平的讀者。 豐富的Python代碼示例： 提供大量可運行的代碼，幫助讀者快速上手，並在實際操作中加深理解。 強調不確定性量化： 貫穿全書的核心思想是理解和量化不確定性，這在現代數據分析中至關重要。 貼近實際應用： 通過案例研究，展示貝葉斯分析在解決真實世界問題中的強大能力。 目標讀者 本書適閤以下讀者： 對數據分析、統計建模感興趣的初學者。 希望學習更強大、更靈活的統計推斷方法的統計學傢和數據科學傢。 需要處理不確定性、進行預測和決策的各領域研究人員和從業者。 熟悉Python編程，並希望將其應用於統計建模的開發者。 結語 貝葉斯分析不僅僅是一種統計技術，更是一種思維方式。它鼓勵我們擁抱不確定性，不斷更新我們的信念，並從數據中獲得更深刻的洞察。《Python貝葉斯分析：探索數據背後的不確定性》將是你掌握這一強大工具的得力助手。我們期待與你一同踏上這場數據探索的精彩旅程。

評分☆☆☆☆☆

這本書為我打開瞭一個全新的視角，讓我能夠以一種更加靈活和動態的方式來審視數據和不確定性。我一直認為，在現實世界中，很多問題都不是非黑即白的，我們往往需要根據不斷更新的信息來調整自己的判斷。貝葉斯分析恰好提供瞭這樣一個框架。而《Python貝葉斯分析》這本書，就像一座橋梁，將我從對貝葉斯理論的模糊認識，帶到瞭能夠實際應用它的境地。書中循序漸進的講解方式，讓我這個非統計學專業背景的讀者，也能逐步領悟其精髓。無論是關於先驗選擇的討論，還是如何通過Python代碼實現後驗分布的計算，都顯得尤為詳盡。我尤其喜歡書中對於一些經典案例的重新解讀，它用貝葉斯的方法，展示瞭如何更深入地理解數據中的信息，以及如何量化我們對不同結論的信心程度。這本書不僅教會瞭我技術，更重要的是，它塑造瞭我處理不確定性問題的一種思維模式，讓我不再懼怕模糊，而是學會擁抱它，並從中尋找更優的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓我真正對數據背後隱藏的邏輯産生瞭深刻的理解，而不僅僅是停留在錶麵數字的工具書。剛拿到《Python貝葉斯分析》的時候，我帶著一點點對統計學的敬畏和對Python編程的熟悉感。我一直認為，理解一個現象，不隻是描述它，更重要的是去探究它“為什麼”是這樣，以及在不確定性中如何做齣更明智的判斷。這本書恰恰滿足瞭我這樣的需求。它沒有像很多初學者書籍那樣，上來就拋齣一堆復雜的公式和定義，而是循序漸進地引導我思考。從最基礎的概率概念，到如何將這些概念應用於實際問題，書中都有非常清晰的講解。我特彆喜歡它用Python來實踐這些理論的方式。很多時候，我們學到的統計方法，如果不能在實際中應用，很快就會遺忘。而這本書通過大量的代碼示例，讓我能夠親手去實現、去感受貝葉斯方法的魅力。比如，在處理一些真實世界的數據集時，我能夠通過書中的代碼，直觀地看到模型是如何一步步更新信念的，這種“動態”的學習過程，比單純看書本上的理論要生動得多，也更容易理解。它讓我明白，貝葉斯方法不僅僅是一種統計技術，更是一種看待世界、處理不確定性的思維方式。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣從傳統統計學背景轉過來的讀者來說，《Python貝葉斯分析》簡直是一場及時雨。一直以來，我對頻率學派的統計方法雖然熟練，但總覺得在某些方麵，它無法很好地錶達我們對參數的主觀信念，也難以在數據更新時直觀地量化這種信念的變化。這本書徹底打通瞭我的任督二脈。它用Python作為載體，將貝葉斯統計的強大之處展現在我眼前。作者的講解邏輯非常清晰，從基礎的先驗分布、似然函數，到復雜的馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法，都能夠用易於理解的方式呈現。我最欣賞的是書中對於模型選擇和模型評估的介紹。它不僅僅是教我如何擬閤一個模型，更是指導我如何根據實際問題，選擇閤適的模型，以及如何評估模型的優劣。通過書中的代碼示例，我能夠實際操作，親身體驗不同模型在處理同一數據集時的錶現差異，這種實踐操作，比任何理論講解都來得更深刻。它讓我明白，數據分析並非隻是簡單的套用公式，而是一個充滿探索和創造的過程。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶給我的不僅僅是技術層麵的提升，更是一種全新的思考模式。在接觸《Python貝葉斯分析》之前，我可能更多地將數據分析視為一種“找齣最佳答案”的過程，而貝葉斯方法則讓我意識到，在很多情況下，我們能夠做的不是找到一個絕對正確的答案，而是根據現有的證據，不斷更新我們對不同可能性的信念。書中的講解方式非常巧妙，它並沒有一開始就堆砌復雜的數學公式，而是從一些直觀的例子入手，逐漸引導讀者理解貝葉斯定理的核心思想。然後，通過Python的實踐，讓我能夠親手去構建和運行貝葉斯模型。我特彆喜歡書中對模型解釋的部分，它不僅僅是展示模型結果，更是深入剖析瞭結果背後的邏輯，以及模型是如何從先驗信念齣發，逐步融閤證據，最終形成後驗信念的。這種深入的解釋，讓我不再僅僅是一個模型的“使用者”，而是能夠真正理解模型的工作原理，並根據實際情況進行調整和優化。這本書讓我明白，在不確定性中做決策，更重要的是一個不斷學習和迭代的過程，而貝葉斯方法正是實現這一過程的有力工具。

評分☆☆☆☆☆

讀完《Python貝葉斯分析》這本書，我感覺自己對如何量化不確定性這件事有瞭前所未有的清晰認知。在過去，我習慣於看到一個結果，然後直接接受它，或者用一些簡單的平均值來概括。但這本書徹底改變瞭我的視角。它教會我，任何結果都伴隨著一定程度的不確定性，而貝葉斯方法恰好提供瞭一種係統化的方法來錶達和更新這種不確定性。作者在書中通過大量的實際案例，展示瞭如何利用Python進行貝葉斯建模。從簡單的綫性迴歸到更復雜的層次模型，每一種方法都被拆解得非常細緻，配閤著生動的代碼，讓抽象的統計概念變得觸手可及。我尤其欣賞書中的例子，它們不是那種脫離實際的純理論演示，而是涉及到諸如市場營銷效果評估、醫學診斷可靠性分析等真實世界的問題。通過這些例子，我不僅學會瞭如何應用貝葉斯方法，更重要的是，我學會瞭如何用貝葉斯思維去分析和解決問題。它不僅僅是一本編程指南，更像是一本關於如何進行嚴謹、量化分析的哲學書。閱讀過程中的每一行代碼，每一次模型結果的解讀，都像是一次思維的啓迪，讓我對數據分析的理解提升到瞭一個新的高度。

評分☆☆☆☆☆

貝葉斯 反正都要學 慢慢學

評分☆☆☆☆☆

很好的一本書，正好需要~

評分☆☆☆☆☆

沒有想的那麼厚，比較薄，但是包裝挺不錯的一本書，買來學習一下

評分☆☆☆☆☆

沒有想的那麼厚，比較薄，但是包裝挺不錯的一本書，買來學習一下

評分☆☆☆☆☆

書很好，物流很快，沒啥瞭吧

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

一直喜歡在京東自營上買東西。太方便瞭，手機當天下單第二天就到！

評分☆☆☆☆☆

感覺是好東西收入囊中先，感覺還不錯