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圖書標籤:

• 概率圖模型
• 貝葉斯方法
• R語言
• 概率編程
• 貝葉斯推斷
• 機器學習
• 統計學習
• 數據分析
• 人工智能
• 模型推斷

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115471345

商品編碼：20802844020

概率圖模型 基於R語言+貝葉斯方法 概率編程與貝葉斯推斷

YL12008 9787115471345 9787115438805

關於本書有任何問題，請聯係： 王峰鬆

書 號： 978-7-115-47134-5

頁 數： 204

印刷方式： 彩色印刷

開 本： 小16開

齣版狀態： 正在印刷

2017.12

 

59.00

 

【預計上市時間：12月12日】

概率圖模型結閤瞭概率論與圖論的知識，提供瞭一種簡單的可視化概率模型的方法，在人工智能、機器學習和計算機視覺等領域有著廣闊的應用前景。

本書旨在幫助讀者學習使用概率圖模型，理解計算機如何通過貝葉斯模型和馬爾科夫模型來解決現實世界的問題，同時教會讀者選擇閤適的R語言程序包、閤適的算法來準備數據並建立模型。

本書適閤各行業的數據科學傢、機器學習愛好者和工程師等人群閱讀、使用。

貝葉斯方法：概率編程與貝葉斯推斷

 

【加】Cameron Davidson-Pilon（卡梅隆 戴維森-皮隆） (作者)辛願,鍾黎,歐陽婷(譯者)王峰鬆(責任編輯)

書 號

978-7-115-43880-5

頁 數

200

印刷方式

彩色印刷

開 本

小16開

齣版狀態

正在印刷

齣版時間 2016.12

 

齣版社  人民郵電齣版社

 

 

貝葉斯推理的方法非常自然和極其強大。然而，大多數圖書討論貝葉斯推理，依賴於非常復雜的數學分析和人工的例子，使沒有強大數學背景的人無法接觸。不過，現在好瞭，卡梅倫的這本書從編程、計算的角度來介紹貝葉斯推理，把貝葉斯理論和編程實踐結閤起來，使大多數程序員都可以入門並掌握。

 

本書通過強大的Python語言庫PyMC，以及相關的Python工具，包括NumPySciPyMatplotlib講解瞭概率編程。通過本書介紹的方法，讀者隻需付齣很少的努力，就能掌握有效的貝葉斯分析方法。

第1章　貝葉斯推斷的哲學　1
1．1　引言　1
1．1．1　貝葉斯思維　1
1．1．2　貝葉斯推斷在實踐中的運用　3
1．1．3　頻率派的模型是錯誤的嗎？　4
1．1．4　關於大數據　4
1．2　我們的貝葉斯框架　5
1．2．1　不得不講的實例：拋硬幣　5
1．2．2　實例：圖書管理員還是農民　6
1．3　概率分布　8
1．3．1　離散情況　9
1．3．2　連續情況　10
1．3．3　什麼是　12
1．4　使用計算機執行貝葉斯推斷　12
1．4．1　實例：從短信數據推斷行為　12
1．4．2　介紹我們的，闆斧：PyMC　14
1．4．3　說明　18
1．4．4　後驗樣本到底有什麼用？　18
1．5　結論　20
1．6　補充說明　20
1．6．1　從統計學上確定兩個l值是否真的不一樣　20
1．6．2　擴充至兩個轉摺點　22
1．7　習題　24
1．8　答案　24
第2章　進一步瞭解PyMC　27
2．1　引言　27
2．1．1　父變量與子變量的關係　27
2．1．2　PyMC變量　28
2．1．3　在模型中加入觀測值　31
2．1．4　·後……　33
2．2　建模方法　33
2．2．1　同樣的故事，不同的結局　35
2．2．2　實例：貝葉斯A/B測試　38
2．2．3　一個簡單的場景　38
2．2．4　A和B一起　41
2．2．5　實例：一種人類謊言的算法　45
2．2．6　二項分布　45
2．2．7　實例：學生作弊　46
2．2．8　另一種PyMC模型　50
2．2．9　更多的PyMC技巧　51
2．2．10　實例：挑戰者號事故　52
2．2．11　正態分布　55
2．2．12　挑戰者號事故當天發生瞭什麼？　61
2．3　我們的模型適用嗎？　61
2．4　結論　68
2．5　補充說明　68
2．6　習題　69
2．7　答案　69
第3章　打開MCMC的黑盒子　71
3．1　貝葉斯景象圖　71
3．1．1　使用MCMC來探索景象圖　77
3．1．2　MCMC算法的實現　78
3．1．3　後驗的其他近似解法　79
3．1．4　實例：使用混閤模型進行無監督聚類　79
3．1．5　不要混淆不同的後驗樣本　88
3．1．6　使用MAP來改進收斂性　91
3．2　收斂的判斷　92
3．2．1　自相關　92
3．2．2　稀釋　95
3．2．3　pymc．Matplot．plot()　97
3．3　MCMC的一些秘訣　98
3．3．1　聰明的初始值　98
3．3．2　先驗　99
3．3．3　統計計算的無名定理　99
3．4　結論　99
第4章　從未言明的·偉大定理　101
4．1　引言　101
4．2　大數定律　101
4．2．1　直覺　101
4．2．2　實例：泊鬆隨機變量的收斂　102
4．2．3　如何計算Var(Z)　106
4．2．4　期望和概率　106
4．2．5　所有這些與貝葉斯統計有什麼關係呢　107
4．3　小數據的無序性　107
4．3．1　實例：地理數據聚閤　107
4．3．2　實例：Kaggle的美國人口普查反饋比例預測比賽　109
4．3．3　實例：如何對Reddit網站上的評論進行排序　111
4．3．4　排序！　115
4．3．5　但是這樣做的實時性太差瞭　117
4．3．6　推廣到評星係統　122
4．4　結論　122
4．5　補充說明　122
4．6　習題　123
4．7　答案　124
第5章　失去一隻手臂還是一條腿　127
5．1　引言　127
5．2　損失函數　127
5．2．1　現實世界中的損失函數　129
5．2．2　實例：優化“價格競猜”遊戲的展品齣價　130
5．3　機器學習中的貝葉斯方法　138
5．3．1　實例：金融預測　139
5．3．2　實例：Kaggle觀測暗世界 大賽　144
5．3．3　數據　145
5．3．4　先驗　146
5．3．5　訓練和PyMC實現　147
5．4　結論　156
第6章　弄清楚先驗　157
6．1　引言　157
6．2　主觀與客觀先驗　157
6．2．1　客觀先驗　157
6．2．2　主觀先驗　158
6．2．3　決策，決策……　159
6．2．4　經驗貝葉斯　160
6．3　需要知道的有用的先驗　161
6．3．1　Gamma分布　161
6．3．2　威沙特分布　162
6．3．3　Beta分布　163
6．4　實例：貝葉斯多臂老虎機　164
6．4．1　應用　165
6．4．2　一個解決方案　165
6．4．3　好壞衡量標準　169
6．4．4　擴展算法　173
6．5　從領域專傢處獲得先驗分布　176
6．5．1　試驗輪盤賭法　176
6．5．2　實例：股票收益　177
6．5．3　對於威沙特分布的專業提示　184
6．6　共軛先驗　185
6．7　傑弗裏斯先驗　185
6．8　當N增加時對先驗的影響　187
6．9　結論　189
6．10　補充說明　190
6．10．1　帶懲罰的綫性迴歸的貝葉斯視角　190
6．10．2　選擇退化的先驗　192
第7章　貝葉斯A/B測試　195
7．1　引言　195
7．2　轉化率測試的簡單重述　195
7．3　增加一個綫性損失函數　198
7．3．1　收入期望的分析　198
7．3．2　延伸到A/B測試　202
7．4　**轉化率：t檢驗　204
7．4．1　t檢驗的設定　204
7．5　增幅的估計　207
7．5．1　創建點估計　210
7．6　結論　211
術語錶　213

概率圖模型：駕馭不確定性的力量，洞察復雜係統的內在邏輯 在信息爆炸的時代，我們每天都麵臨著海量的數據和復雜多變的現象。從金融市場的波動，到疾病的傳播，再到推薦係統的個性化服務，理解和預測這些過程中的不確定性，已經成為科學研究和實際應用的核心挑戰。概率圖模型，作為一種強大的數學框架，為我們提供瞭一套係統性的工具，能夠清晰地描述和推理具有潛在依賴關係的不確定性係統。它巧妙地融閤瞭概率論的嚴謹性和圖論的直觀性，將復雜的隨機變量之間的關係可視化，從而揭示隱藏在數據背後的深層結構和因果聯係。 本書旨在深入探索概率圖模型的理論基礎、核心算法以及在實際問題中的應用。我們將從最基礎的概率論和圖論概念齣發，逐步構建起對概率圖模型整體的認知。讀者將瞭解到，概率圖模型不僅僅是一種抽象的數學模型，更是理解和解決現實世界中諸多復雜問題的強大鑰匙。 核心概念與理論基石： 本書的開篇將嚴謹地梳理概率論的基本原理，包括隨機變量、概率分布、條件概率、貝葉斯定理等。這些概念是構建任何概率模型的基石。我們也將深入探討圖論的基礎知識，包括節點、邊、有嚮圖、無嚮圖等，為理解概率圖模型的結構奠定基礎。 在此基礎上，我們將正式介紹概率圖模型的核心概念。概率圖模型的核心在於利用圖結構來錶示隨機變量之間的條件獨立性假設。我們將區分兩種主要的概率圖模型： 有嚮圖模型（Bayesian Networks，貝葉斯網絡）： 這類模型使用有嚮無環圖（DAG）來錶示變量之間的因果關係或依賴關係。箭頭的方嚮代錶瞭信息流動的方嚮，或者說“原因”指嚮“結果”。我們將詳細闡述貝葉斯網絡的結構如何編碼聯閤概率分布，以及如何利用條件概率錶（CPTs）來描述局部依賴關係。我們會深入探討鏈式法則、邊際化、條件化等操作在貝葉斯網絡中的應用，為理解推理過程打下堅實基礎。 無嚮圖模型（Markov Random Fields，馬爾可夫隨機場）： 這類模型使用無嚮圖來錶示變量之間的對稱性依賴關係，也稱為馬爾可夫網絡。在馬爾可夫網絡中，變量之間的關係是相互的，沒有明確的因果方嚮。我們將介紹因子分解（factorization）的概念，以及如何使用勢函數（potential functions）來描述變量之間的局部相互作用。我們還將探討Hammersley-Clifford定理，它建立瞭無嚮圖模型與條件馬爾可夫場的聯係。 理解這兩種圖模型的內在邏輯是掌握概率圖模型的關鍵。我們將通過大量的例子，清晰地展示不同類型的概率圖模型是如何構建的，以及它們在不同場景下的適用性。 推理：從模型到洞察的橋梁 概率圖模型的核心價值在於其推理能力。給定一個概率圖模型，我們能夠迴答各種關於變量之間關係的問題，例如： 推斷（Inference）： 這是概率圖模型中最核心的任務之一。給定一些觀測到的變量值（證據），推斷未觀測變量的概率分布。我們將深入講解兩種主要的推理方法： 精確推理（Exact Inference）： 對於結構相對簡單的模型，我們可以精確地計算齣目標變量的後驗概率。我們將介紹變量消除（Variable Elimination）算法，它通過係統地消除變量來計算聯閤概率分布或邊際概率。我們還將探討信念傳播（Belief Propagation）算法，它在樹形圖或近似樹形圖結構上的高效推理能力。 近似推理（Approximate Inference）： 當模型變得復雜，精確推理的計算復雜度過高時，我們就需要依賴近似推理技術。本書將詳細介紹采樣方法（Sampling Methods），例如馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法，包括吉布斯采樣（Gibbs Sampling）和Metropolis-Hastings算法。這些方法通過生成一係列隨機樣本來近似後驗分布。我們還將介紹變分推斷（Variational Inference），它通過最小化一個近似分布與真實後驗分布之間的KL散度來找到一個最優的近似分布。 學習（Learning）： 除瞭推理，概率圖模型還需要從數據中學習。我們將探討結構學習（Structure Learning），即如何從數據中發現圖的結構，以及參數學習（Parameter Learning），即如何學習圖模型中的概率參數。我們將介紹最大似然估計（MLE）和貝葉斯估計等方法。 概率編程與貝葉斯推斷：模型構建與靈活推理的新範式 現代概率建模的強大推動力之一來自於概率編程的興起。概率編程語言（PPLs）將概率模型描述與通用編程語言相結閤，使得構建復雜的概率模型變得更加直觀和靈活。本書將深入介紹概率編程的核心思想，並展示如何利用概率編程語言來實現概率圖模型的構建、推理和學習。 特彆地，我們將著重講解貝葉斯方法在概率圖模型中的應用。貝葉斯方法的核心在於將參數也視為隨機變量，並使用先驗分布來錶達我們對參數的初始信念。通過貝葉斯定理，我們能夠結閤觀測數據更新這些信念，得到參數的後驗分布。我們將詳細闡述貝葉斯推斷的整個流程，並展示如何在概率圖模型中使用貝葉斯方法進行參數估計和模型選擇。 應用領域：從理論到實踐的飛躍 概率圖模型並非僅僅是理論研究的工具，它們在各個領域都展現齣強大的生命力。本書將通過一係列實際案例，展示概率圖模型如何在以下領域發揮關鍵作用： 機器學習與人工智能： 圖像識彆、自然語言處理（如主題模型）、推薦係統、異常檢測、決策支持係統等。 生物信息學： 基因調控網絡、蛋白質相互作用、係統生物學模型等。 計算機視覺： 目標跟蹤、場景理解、三維重建等。 自然語言處理： 文本分類、信息抽取、機器翻譯、情感分析等。 金融工程： 風險建模、資産定價、交易策略優化等。 醫療診斷與流行病學： 疾病診斷、流行病預測、藥物療效評估等。 通過這些案例，讀者將能夠深刻理解概率圖模型如何幫助我們從看似雜亂的數據中提煉有價值的信息，做齣更明智的決策，並預測未來的趨勢。 本書的學習路徑與特點： 本書的結構設計旨在引導讀者循序漸進地掌握概率圖模型。我們將從基礎概念入手，逐步深入到復雜的算法和應用。每個章節都將包含清晰的理論講解、豐富的數學推導和直觀的圖示。為瞭更好地幫助讀者實踐，本書將引導讀者使用R語言等流行的統計計算和編程工具來實現模型。通過實際的代碼示例和練習，讀者將能夠親手構建和應用概率圖模型，從而加深理解。 本書強調理論與實踐相結閤，不僅關注數學上的嚴謹性，更注重模型在解決實際問題中的有效性。我們鼓勵讀者在學習過程中不斷思考，將所學知識遷移到自己的研究或工作領域。 誰適閤閱讀本書？ 本書適閤以下人群： 對機器學習、人工智能、統計學、數據科學等領域感興趣的學生和研究人員。 希望深入理解不確定性建模和推理方法的工程師和數據科學傢。 需要應用概率圖模型解決實際問題的各行業專業人士。 對貝葉斯方法和概率編程有濃厚興趣的讀者。 掌握概率圖模型，意味著掌握瞭駕馭不確定性的強大力量。它能夠幫助我們更清晰地認識世界，更精準地預測未來，並最終做齣更優的決策。本書將成為您探索概率圖模型豐富世界的可靠嚮導。

評分☆☆☆☆☆

這套書的封麵設計和名稱就給我一種專業且深入的感覺，“概率圖模型”是當前統計學和機器學習領域的熱門方嚮，而“貝葉斯方法”和“概率編程”更是其核心。我一直對那些能夠處理不確定性、進行因果推斷的建模方法很感興趣，概率圖模型在這方麵有著得天獨厚的優勢，它能夠將變量之間的復雜關係清晰地可視化，並能夠進行嚴謹的概率推理。我希望這本書能夠係統地介紹不同類型的概率圖模型，比如貝葉斯網絡和馬爾可夫隨機場，以及它們的數學原理和應用場景。 “基於R語言”這一點對我來說至關重要。R語言是我進行數據分析和建模的主要工具，我希望這本書能夠提供與R語言無縫集成的學習體驗。清晰的代碼示例、詳細的函數說明以及實際操作指導，都將大大提升我的學習效率。我期待書中能夠介紹如何使用R來構建、訓練、診斷和可視化概率圖模型，甚至希望它能提及一些與概率圖模型相關的R包，比如 `bnlearn` 或 `rstan`，並展示如何利用它們來解決實際問題。 “貝葉斯方法”和“概率編程與貝葉斯推斷”是本書的另一大賣點，也是我非常期待深入學習的部分。在處理現實世界中的復雜問題時，我們常常會遇到不確定性，並且需要利用先驗知識來輔助決策。貝葉斯方法恰恰能夠很好地解決這些問題，而概率編程則能讓貝葉斯推斷變得更加靈活和高效。我希望書中能夠詳細講解貝葉斯定理、先驗分布、後驗分布的概念，以及各種推斷算法，如MCMC，並展示如何在R中實現這些技術。 總的來說，我希望這套書能夠成為我進階統計建模的敲門磚。我期待它不僅能提供紮實的理論基礎，更能給我豐富的實踐指導，讓我能夠獨立地構建和應用概率圖模型，並進行有效的貝葉斯推斷。我尤其希望書中能夠包含一些涉及真實案例的分析，例如在自然語言處理、推薦係統或者金融風險管理等領域，通過這些案例來生動地展示概率圖模型和貝葉斯方法的強大應用能力。 我最期待在這套書中能夠找到關於如何將概率圖模型的理論與貝葉斯推斷的實踐有機結閤的詳細講解。我對於如何處理具有潛在變量的模型，如何進行模型結構學習，以及如何評估和解釋推斷結果感到非常好奇。此外，我也希望能夠深入學習概率編程的精髓，例如如何利用其來構建自定義的概率模型，並高效地執行復雜的推斷任務，同時能夠獲得一些關於如何診斷MCMC收斂性以及如何解釋後驗分布的實用建議，從而大大提升我解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

拿到這套書，第一感覺就是厚實，內容肯定很豐富。我最近正在考慮將自己做的一些數據分析工作提升一個檔次，引入一些更復雜的建模思想，而“概率圖模型”這個概念聽起來就充滿瞭潛力。我尤其對那些能夠揭示變量之間相互作用和因果關係的工具很感興趣。有時候，數據中的關聯性很強，但很難弄清楚到底是誰影響誰，或者是否存在隱藏的中間變量。概率圖模型，特彆是貝葉斯網絡，似乎能夠提供一個強大的框架來迴答這些問題，構建一個直觀的、可解釋的因果圖。 我對“基於R語言”的部分非常看重。我已經在R語言上投入瞭大量的時間和精力，熟練掌握瞭它的基本操作和很多常用的統計包。如果這本書能夠提供清晰、可執行的R代碼示例，並且能夠與我熟悉的R環境無縫對接，那將大大降低我的學習門檻，讓我能夠快速地將理論知識轉化為實踐。我期待看到書中能夠詳細講解如何使用R中的特定包來實現概率圖模型的構建、推斷和可視化，例如 `bnlearn` 或者 `rstan` 等。 “貝葉斯方法”和“概率編程與貝葉斯推斷”也是我關注的重點。在實際工作中，我們經常需要處理不確定性，並且經常有先驗的知識可以利用。貝葉斯方法能夠很好地融入這種先驗知識，並通過觀察數據進行更新，這在很多問題中比傳統的頻率學派方法更有優勢。我一直想深入瞭解貝葉斯推斷的原理，以及如何在R中實現各種推斷方法，比如MCMC采樣。如果書中能提供一些關於如何選擇閤適的先驗分布，如何診斷MCMC的收斂性，以及如何解釋推斷結果的實用建議，那將對我非常有幫助。 總的來說，我希望這套書能夠填補我在概率建模和貝葉斯推斷方麵的知識空白。我希望它不僅能夠講解理論，更能提供實踐的指導，讓我能夠獨立地運用這些工具解決實際問題。我非常期待看到書中能夠包含一些涉及實際案例的分析，例如在醫學診斷、推薦係統或者風險評估等領域，通過這些案例來展示概率圖模型和貝葉斯方法的強大應用潛力。 我非常希望能在這套書中找到關於如何構建復雜的概率圖模型，並且能夠對其進行有效的貝葉斯推斷的係統性講解。例如，我對於如何處理具有潛在變量的模型，以及如何將不同的概率分布和結構巧妙地融閤在一起感到好奇。更重要的是，我希望能夠學習到如何利用概率編程的強大功能，讓計算機為我完成那些繁瑣且計算量巨大的推斷任務。如果書中能夠提供關於如何進行模型評估、模型選擇以及如何處理模型不確定性的詳細指導，那將使這本書的實用價值大大提升，讓我能夠更有信心地將所學應用於我的研究和工作中。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的第一印象是其主題的深度和廣度。我一直在尋找能夠幫助我理解和處理復雜係統建模的方法，而“概率圖模型”這個概念正好契閤瞭我的需求。我一直對那些能夠可視化變量之間依賴關係的工具很著迷，例如貝葉斯網絡，它們提供瞭一種直觀的方式來描述和理解概率性的因果關係。我希望通過學習概率圖模型，能夠更深入地理解數據背後隱藏的結構，並能更有效地進行預測和決策。 “基於R語言”的標簽讓我覺得這本書非常實用。R語言是我工作中最常使用的工具之一，它擁有龐大且活躍的社區支持，以及豐富的統計和機器學習庫。如果這本書能夠提供詳實的R代碼示例，並指導我如何利用R來實現概率圖模型的構建、推斷和可視化，那麼我將能夠更快地將理論知識轉化為實踐技能，並將其應用到我自己的數據分析項目中。我希望這本書能涵蓋一些常用的R包，例如 `bnlearn` 或 `igraph`，並展示如何用它們來解決實際問題。 “貝葉斯方法”和“概率編程與貝葉斯推斷”是我特彆看重的內容。在許多實際應用中，我們往往需要處理不確定性，並且常常擁有先驗的知識可以融入模型。貝葉斯方法能夠很好地處理這些問題，並且通過數據的更新來優化模型。我一直想深入瞭解貝葉斯推斷的理論和實踐，特彆是如何利用概率編程來簡化復雜的推斷過程。我希望書中能解釋諸如MCMC采樣等關鍵技術，並提供如何在R中實現這些技術的具體指導。 總而言之，我期望這套書能夠成為我深入理解概率建模和貝葉斯推斷的良師益友。我希望它不僅能清晰地闡述理論概念，更能提供實踐操作的指導，幫助我掌握構建和應用概率圖模型及貝葉斯方法的強大能力。我尤其期待書中能夠包含一些真實世界的案例分析，例如在自然語言處理、圖像識彆或金融建模等領域，通過這些案例來展示這些先進建模技術的實際應用價值。 我最希望在這套書中找到的是關於如何設計和構建具有挑戰性的概率圖模型，並且能夠對它們進行高效的貝葉斯推斷的詳細指南。我對於如何處理缺失數據、如何進行模型結構學習，以及如何評估和比較不同的模型結構感到特彆好奇。此外，我也非常希望能夠學習到如何利用概率編程技術，讓計算機自動完成復雜的後驗推斷，從而大大提高我的工作效率。如果書中能夠提供一些關於模型解釋性以及如何將推斷結果轉化為可操作的洞察的建議，那將使這本書對我而言更加珍貴。

評分☆☆☆☆☆

這套書，我真是抱持著一種既期待又有些忐忑的心情翻開的。首先，看到“2冊包郵”就覺得挺劃算的，而且“概率圖模型”這個主題本身就很有吸引力，感覺是打開瞭統計建模的一個新大門。我一直對那些能將復雜關係可視化，並能進行推理的模型很感興趣，比如貝葉斯網絡，它們能夠直觀地展示變量之間的依賴關係，這對於理解現實世界中的許多係統非常有幫助。 我特彆看重的是“基於R語言”這一點。R語言是我目前工作和學習中最常使用的統計分析工具，它擁有龐大而活躍的社區，豐富的庫和函數，能夠極大地提高我的工作效率。如果這本書能夠很好地將概率圖模型的理論與R語言的實際操作結閤起來，並且提供一些清晰的代碼示例，那麼這將對我非常有價值。我希望它不僅僅是理論的堆砌，更重要的是能夠讓我通過代碼去實踐、去理解，去構建屬於自己的概率圖模型。 “貝葉斯方法”和“概率編程與貝葉斯推斷”更是戳中瞭我的痛點。在很多實際應用場景中，我們往往擁有不確定性很強的數據，並且需要進行預測和決策。傳統的頻率學派方法有時候會顯得力不從心，而貝葉斯方法能夠自然地將先驗知識融入模型，並根據數據進行更新，這種靈活性是我非常欣賞的。特彆是“概率編程”這個概念，它聽起來就像是一種更高級、更靈活的建模方式，能夠讓我們用代碼來描述概率模型，然後讓計算機去完成復雜的推斷任務。我期待這本書能深入淺齣地講解這些內容，讓我能夠掌握構建和應用貝葉斯模型的強大能力。 整體來說，我對這本書的期待很高，希望它能在我掌握基礎統計知識和R語言技能之後，能夠帶我進入一個更高級、更實用的建模領域。我尤其希望書中能夠涵蓋一些實際應用的案例，比如在機器學習、生物信息學、金融風險管理等領域的應用，這樣我纔能更好地理解概率圖模型和貝葉斯方法的威力，並將所學知識遷移到我自己的研究和工作中。如果這本書能夠提供一些關於模型選擇、模型評估以及模型解釋的指導，那就更完美瞭。 我希望能在這本書中找到關於如何將貝葉斯推斷與概率圖模型巧妙結閤的秘訣。有時候，即使有瞭概率圖模型，進行精確的貝葉斯推斷也可能計算量巨大，難以處理。我渴望瞭解書中是如何利用概率編程技術來簡化這一過程的，比如使用MCMC（馬爾可夫鏈濛特卡羅）方法或其他采樣技術。同時，我也希望能夠學習到如何評估推斷結果的可靠性，以及如何根據實際情況調整模型和推斷策略。如果書中能提供一些不同復雜度的案例，並詳細講解每一步的操作和背後的原理，那麼這將是我收獲最豐厚的部分。

評分☆☆☆☆☆

拿到這套書，我第一眼就被“概率圖模型”這個主題吸引瞭。我一直在探索更高級的數據分析和建模方法，尤其對那些能夠揭示變量之間復雜依賴關係的模型充滿興趣。想象一下，能夠將現實世界中紛繁復雜的關係用圖形化的方式呈現齣來，並能進行嚴謹的概率推理，這本身就是一件極具吸引力的事情。我特彆希望這本書能夠深入淺齣地講解諸如貝葉斯網絡、馬爾可夫隨機場等模型，以及它們在不同領域的應用。 “基於R語言”的承諾讓我感到非常安心。R語言是我工作中不可或缺的工具，我熟悉它的語法和生態係統。如果這本書能夠提供清晰、實用的R代碼示例，並且能夠在我現有的R環境中無縫運行，那麼這將大大降低我的學習成本，並能讓我更快地將理論知識轉化為實際操作。我期待書中能夠指導我如何使用R來構建、可視化和推斷概率圖模型，甚至希望它能介紹一些針對這類模型開發的R包。 “貝葉斯方法”和“概率編程與貝葉斯推斷”是這本書的另一大亮點，也是我非常渴望深入瞭解的領域。在很多實際場景中，我們都麵臨著不確定性，而貝葉斯方法能夠提供一種優雅且強大的方式來處理它，特彆是能夠有效地整閤先驗知識。我一直希望能夠掌握構建和應用貝葉斯模型的技能，並且理解概率編程能夠如何讓這個過程更加自動化和高效。我希望書中能夠詳細解釋MCMC等推斷算法，並展示如何在R中靈活運用它們。 總體而言，我對這套書抱有很高的期望，希望它能成為我從初級統計分析嚮高級建模邁進的橋梁。我期待它不僅能提供紮實的理論基礎，更能給予我實踐的指導，讓我能夠獨立地構建和應用概率圖模型，並進行有效的貝葉斯推斷。我尤其希望書中能夠包含一些實際案例，例如在機器學習、數據挖掘或生物信息學等領域，通過這些案例來生動地展示這些方法的強大應用潛力。 我非常希望能在這套書中找到關於如何構建和理解復雜概率圖模型，並且如何對其進行有效的貝葉斯推斷的係統性指導。我對於如何學習模型結構，如何處理高維數據，以及如何有效地進行模型診斷和評估感到特彆好奇。此外，我也非常希望能夠深入理解概率編程的強大之處，例如如何利用其來構建自定義的概率模型，並高效地執行復雜的推斷任務。如果書中能夠提供一些關於如何將貝葉斯推斷的結果轉化為實際可操作的見解的建議，那將使這本書對我而言更具價值。