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圖書標籤:

• 貝葉斯方法
• 貝葉斯分析
• Python
• 機器學習
• 深度學習
• 統計學
• 概率論
• 數據分析
• 人工智能
• Python編程

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115476173

商品編碼：25549367380

Python貝葉斯分析+貝葉斯方法+貝葉斯思維+深入淺齣深度學習：原理剖析與Python實踐

Python貝葉斯分析

書 號： 9787115476173

頁 數： 236

印刷方式： 彩色印刷

開 本： 小16開

齣版狀態： 正在印刷

定價 69元

 

齣版社 人民郵電齣版社

齣版時間 2018.2 

作者： 【阿根廷】Osvaldo Martin（奧斯瓦爾多·馬丁）

譯者： 田俊 責編： 王峰鬆

本書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。

貝葉斯方法 概率編程與貝葉斯推斷

內容簡介
本書基於PyMC語言以及一係列常用的Python數據分析框架，如NumPy、SciPy和Matplotlib，通過概率編程的方式，講解瞭貝葉斯推斷的原理和實現方法。該方法常常可以在避免引入大量數學分析的前提下，有效地解決問題。書中使用的案例往往是工作中遇到的實際問題，有趣並且實用。作者的闡述也盡量避免冗長的數學分析，而讓讀者可以動手解決一個個的具體問題。通過對本書的學習，讀者可以對貝葉斯思維、概率編程有較為深入的瞭解，為將來從事機器學習、數據分析相關的工作打下基礎。本書適用於機器學習、貝葉斯推斷、概率編程等相關領域的從業者和愛好者，也適閤普通開發人員瞭解貝葉斯統計而使用。

目 錄

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　介紹我們的第一闆斧：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　最後……　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　從未言明的最偉大定理　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　超越轉化率：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

貝葉斯思維 統計建模的Python學習法
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，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（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，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。

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.......

深入淺齣深度學習：原理剖析與Python實踐

《深入淺齣深度學習：原理剖析與Python實踐》介紹瞭深度學習相關的原理與應用，全書共分為三大部分，第一部分主要迴顧瞭深度學習的發展曆史，以及Theano的使用；第二部分詳細講解瞭與深度學習相關的基礎知識，包括綫性代數、概率論、概率圖模型、機器學習和至優化算法；在第三部分中，針對若乾核心的深度學習模型，如自編碼器、受限玻爾茲曼機、遞歸神經網絡和捲積神經網絡等進行詳細的原理分析與講解，並針對不同的模型給齣相應的具體應用。
《深入淺齣深度學習：原理剖析與Python實踐》適閤有一定高等數學、機器學習和Python編程基礎的在校學生、高校研究者或在企業中從事深度學習的工程師使用，書中對模型的原理與難點進行瞭深入分析，在每一章的後麵都提供瞭詳細的參考文獻，讀者可以對相關的細節進行更深入的研究。理論與實踐相結閤，《深入淺齣深度學習：原理剖析與Python實踐》針對常用的模型分彆給齣瞭相應的應用，讀者也可以在Github中下載和查看《深入淺齣深度學習：原理剖析與Python實踐》的代碼（https://github.com/innovation-cat/DeepLearningBook）。

《統計建模的智慧：從原理到實踐的探索之旅》 在這本引人入勝的書籍中，我們將踏上一段深入探究統計建模精髓的旅程，解鎖數據背後隱藏的模式與洞察。本書並非簡單羅列算法或堆砌公式，而是緻力於構建一種“統計思維”，幫助讀者理解模型為何有效、如何選擇、以及如何審慎地解讀其結果。我們將從最基礎的概念齣發，逐步攀升至復雜模型的構建與應用，旨在讓統計建模的“黑箱”變得清晰可見，使讀者能夠自如地駕馭各種統計工具，解決實際問題。 第一部分：統計建模的基石——概率的語言與推斷的藝術 萬丈高樓平地起，統計建模的根基在於概率論。我們將從概率的基本概念入手，清晰闡述隨機變量、概率分布、期望與方差等核心要素。不同於枯燥的理論灌輸，我們會通過生動有趣的案例，例如擲骰子、抽奬、天氣預報等，來直觀地理解概率的含義。重點將放在條件概率和貝葉斯定理的介紹上，這不僅是本書的核心思想之一，也是理解許多高級統計方法的關鍵。我們將詳細解析貝葉斯定理的邏輯，展示如何利用新的證據更新我們的信念，這是一種更加靈活和強大的推理方式。 接著，我們將進入統計推斷的領域。我們會介紹點估計和區間估計的概念，理解如何從樣本數據中推斷齣總體的未知參數。最大似然估計（MLE）和貝葉斯估計將作為兩種重要的參數估計方法被詳細講解。我們會深入比較這兩種方法的哲學差異和實際應用場景，以及它們各自的優缺點。讀者將學習如何計算估計量，並理解置信區間和可信區間的意義，認識到統計結論總是伴隨著一定的不確定性。 此外，假設檢驗作為統計推斷的重要工具，也將被細緻地剖析。我們將講解零假設、備擇假設、p值、以及I類錯誤和II類錯誤等概念，並通過實際例子展示如何設計和執行一個嚴謹的假設檢驗。本書將引導讀者理解，假設檢驗不是簡單的“是”或“否”的判斷，而是一個基於證據的概率性決策過程。 第二部分：模型的構建與選擇——駕馭數據的多重麵貌 理解瞭統計的基本語言，我們便可以開始構建模型來描述數據。本部分將係統地介紹幾種經典的統計模型，並探討如何根據數據的特性和研究目標來選擇最閤適的模型。 綫性迴歸作為最基礎也是應用最廣泛的模型之一，將被作為切入點。我們將深入講解簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸，包括模型的假設、參數的解釋、以及如何評估模型的擬閤優度（如R方、調整R方）。本書將強調殘差分析的重要性，這是診斷模型是否恰當的關鍵步驟。讀者將學習如何識彆和處理異方差、自相關等問題，並理解變量選擇的策略。 隨後，我們將探討廣義綫性模型（GLM）。這是一種能夠處理非正態分布響應變量的強大框架，例如邏輯迴歸用於二分類問題，泊鬆迴歸用於計數數據。我們會詳細講解不同GLM的指數族分布，以及鏈接函數的作用，從而理解它們如何擴展綫性迴歸的能力。 進入非參數和半參數模型的領域，我們將介紹非參數迴歸，如核迴歸和樣條迴歸，它們不依賴於預設的函數形式，能更好地捕捉數據的復雜模式。此外，模型選擇是一個貫穿始終的重要主題。我們將介紹信息準則，如AIC和BIC，幫助讀者在多個備選模型中做齣明智的選擇，避免過擬閤或欠擬閤。交叉驗證作為一種模型泛化能力評估的有效手段，也將被詳細介紹。 第三部分：貝葉斯模型的深度探索——擁抱不確定性的力量 本書的核心亮點在於對貝葉斯方法的深度挖掘。我們將從根本上闡述貝葉斯統計的理念，即概率是關於信念的度量，並且可以通過數據不斷更新。我們將詳細介紹先驗分布的設定，理解不同先驗選擇的影響，並學會如何選擇“無信息先驗”或“有信息先驗”。 後驗分布的計算是貝葉斯方法的關鍵。我們將介紹MCMC（馬爾可夫鏈濛特卡洛）方法，包括Metropolis-Hastings算法和Gibbs采樣等，並解釋它們如何用於近似計算復雜的後驗分布，這是處理大多數實際貝葉斯模型不可或缺的工具。本書將用直觀的圖示和易於理解的語言解釋MCMC的原理，讓讀者理解為什麼我們需要這些采樣方法。 我們將探索一係列經典的貝葉斯模型。從簡單的貝葉斯綫性迴歸，到能夠處理更復雜數據的貝葉斯層次模型。層次模型能夠有效地處理分組數據，例如學生在不同學校的錶現，或者不同地區的産品銷售情況，它能夠學習不同層次的參數，並將信息在層次之間共享，從而提高估計的精確度。 本書還將介紹貝葉斯模型比較的方法，例如貝葉斯因子，它提供瞭一種比傳統p值更全麵的模型評估框架，能夠量化證據支持不同模型的能力。讀者將學會如何評估模型的預測能力，並理解模型平均的思想。 第四部分：走嚮實踐——建模的藝術與科學 理論的學習最終要服務於實踐。本部分將指導讀者如何將所學的統計建模知識應用於實際問題。 我們將討論數據預處理的各個環節，包括數據清洗、缺失值處理、異常值檢測、以及特徵工程。理解數據的質量和形態是成功建模的前提。 模型的評估與診斷是一個持續的過程。我們將深入講解如何從多個維度評估模型的錶現，例如預測準確性、模型魯棒性、以及業務含義。除瞭前麵提到的信息準則和交叉驗證，我們還將介紹ROC麯綫、PR麯綫等用於分類模型評估的工具。 模型的可解釋性在許多應用場景下至關重要。我們將討論如何解釋不同模型的參數，如何通過敏感性分析來理解模型的行為，以及如何將復雜的模型結果轉化為易於理解的洞察。 最後，本書將強調統計建模的倫理考量。我們如何避免數據偏見？如何負責任地報告統計結果？如何防止模型被濫用？這些問題將引導讀者建立正確的統計觀和職業道德。 總結 《統計建模的智慧：從原理到實踐的探索之旅》旨在為讀者提供一個全麵而深入的統計建模學習體驗。通過清晰的原理闡述、生動的案例分析、以及對貝葉斯方法的獨特側重，本書將幫助你建立起強大的統計思維，掌握靈活的數據分析工具，並自信地應對各種復雜的數據挑戰。無論你是統計學的初學者，還是希望深化理解的從業者，都能在這本書中找到寶貴的啓示，解鎖數據驅動決策的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

這套書的內容簡直是為我量身定做的！我一直對機器學習領域充滿好奇，特彆是深度學習，但市麵上很多教材都過於側重公式推導，看得我頭暈眼花，難以理解其背後的直覺。這本書的齣現，就像一束光照亮瞭我前進的方嚮。它沒有一開始就拋齣復雜的數學模型，而是先從深度學習的基本概念入手，比如神經網絡的結構、激活函數的作用，然後逐步深入到更核心的原理，例如反嚮傳播算法的細節，以及各種優化器的原理和適用場景。最讓我驚喜的是，書中對捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）的講解，都配有非常形象的比喻和詳細的圖示，讓我能夠輕鬆理解它們是如何處理圖像和序列數據的。而且，它不僅僅是理論的堆砌，更重要的是，書中提供瞭大量的 Python 代碼示例，並且這些代碼是可運行的，可以直接拿來學習和修改。這對於我這種喜歡動手實踐的人來說，簡直太友好瞭！通過閱讀和運行這些代碼，我不僅理解瞭算法的邏輯，還學會瞭如何使用 Python 庫來構建和訓練深度學習模型。這本書的深度和廣度都非常適中，既能讓我對深度學習有一個紮實的理解，又不會讓我感到 overwhelming。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在工作中經常需要處理各種不確定性，並且希望能夠做齣更明智決策的業務分析師，我一直苦於缺乏一種能夠量化和管理風險的有效方法。這本書關於貝葉斯方法的講解，徹底改變瞭我的思維模式。它不再局限於“是”或“否”的二元判斷，而是提供瞭一種更加靈活和富有洞察力的視角。我被書中關於如何 Incorporate 先驗知識來更新信念的思路深深吸引，這在很多現實業務場景中都至關重要，比如産品推廣效果的預測，或者市場趨勢的判斷。書中通過一係列生動的案例，例如疾病診斷、信用評分等，清晰地展示瞭貝葉斯方法如何在數據有限的情況下，依然能夠做齣相對準確的預測，並且能夠清晰地錶達預測的不確定性。最讓我驚喜的是，它不僅僅停留在理論層麵，還巧妙地將 Python 的強大功能融入其中，通過實際的代碼演示，讓我能夠真正掌握如何運用這些工具來解決實際問題。從簡單的綫性迴歸到更復雜的模型，書中都提供瞭詳細的實現步驟和解釋。這讓我覺得，貝葉斯方法不再是高高在上的學術理論，而是觸手可及的強大分析工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的顛覆瞭我對統計和數據分析的認知！一直以來，我總是習慣於使用傳統的頻率學派方法，雖然也能得到結果，但總覺得少瞭點什麼，尤其是在麵對不確定性或者需要 Incorporate 先驗知識的時候。讀完這本書，我纔真正理解瞭貝葉斯統計的精妙之處。作者用非常直觀的語言，從最基礎的概率論概念講起，層層遞進，把復雜的貝葉斯定理和推導過程講得清晰明瞭。我尤其喜歡書中通過大量的實際案例來闡述理論，比如在 A/B 測試中的應用，如何用貝葉斯方法更優雅地處理小樣本和早期停止問題，這讓我這個在互聯網行業摸爬滾打多年的數據分析師茅塞頓開。更不用說書中還結閤瞭 Python 代碼，將理論付諸實踐，讓我可以親手操作，感受貝葉斯模型的迭代更新過程。從 MCMC 的原理到實際代碼實現，都講解得非常到位，完全沒有文獻的生澀感，就像一位經驗豐富的導師在手把手教你一樣。讀完之後，我感覺自己掌握瞭一套全新的分析工具，能夠更自信地處理各種復雜的數據問題，並且能夠用更具說服力的方式解釋分析結果。這本書絕對是每個對數據分析、機器學習或者統計學感興趣的人都應該擁有的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

我對人工智能和機器學習的興趣由來已久，但一直感覺自己在理論層麵有欠缺，特彆是在理解一些核心算法的數學原理時，常常感到睏惑。這本書在深度學習的原理剖析方麵做得非常齣色，它不像其他一些書籍那樣直接拋齣復雜的數學公式，而是循序漸進地解釋瞭從感知機到多層感知機的演進，以及反嚮傳播算法是如何工作的。作者用瞭大量的篇幅來講解梯度下降的原理，以及各種優化算法，比如 Adam、RMSprop 等，這些講解都非常透徹，讓我能夠真正理解模型是如何一步步學習和優化的。書中對神經網絡中各種層（如捲積層、池化層、循環層）的講解也十分到位，配以清晰的圖示，讓我能夠直觀地理解它們的功能和作用。更重要的是，書中結閤瞭 Python 實現，這對於我這種喜歡邊學邊練的學習者來說，簡直太棒瞭！我可以通過閱讀代碼，理解算法的實際應用，並且自己動手去實現和調試，這極大地加深瞭我對深度學習原理的理解。

評分☆☆☆☆☆

我一直對統計學理論，尤其是概率模型的構建和推斷，有著濃厚的興趣，但總覺得在實際應用中缺乏一套係統性的方法論。這本書以貝葉斯思維為切入點，為我打開瞭一個全新的視角。它不僅僅是傳授具體的統計方法，更重要的是，它引導讀者形成一種“概率性思考”的模式。書中從貝葉斯定理的直觀理解開始，然後引申到如何構建先驗和後驗分布，以及如何利用馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）等方法來進行後驗推斷。我特彆喜歡書中關於“模型選擇”和“模型比較”的討論，這讓我能夠更理性地去評估不同模型之間的優劣。而將這些理論與 Python 的實現相結閤，更是錦上添花。書中提供的代碼示例，涵蓋瞭從基礎的概率分布采樣到復雜的模型擬閤，讓我能夠一步步地掌握如何用 Python 來實現貝葉斯分析。這套書讓我感覺，統計學不再是枯燥的數字遊戲，而是一種能夠幫助我們更好地理解世界、做齣更優決策的強大工具。