贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[加] Cameron Davidson-Pilon（卡梅隆·戴维森-皮隆） 著，辛愿，钟黎，欧阳婷 译，余凯，岳亚丁 校

图书标签:

• 贝叶斯方法
• 概率编程
• 贝叶斯推断
• 统计推断
• 机器学习
• Python
• 概率模型
• 数据分析
• 统计建模
• R语言

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115438805

版次：1

商品编码：12086858

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-12-01

用纸：胶版纸

页数：214

正文语种：中文

编辑推荐

·国际杰出机器学习专家、地平线机器人技术创始人和CEO、前百度研究院执行院长余凯博士，腾讯专家研究员岳亚丁博士推荐、审校
·内容涉及Python语言库PyMC，以及相关的工具，包括NumPySciPyMatplotlib，无需复杂的数学分析，通过实例、从编程的角度介绍贝叶斯分析方法，大多数程序员都可以入门并掌握。
本书的内容特色：
·学习贝叶斯思维方式
·理解计算机如何进行贝叶斯推断
·利用PyMC Python库进行编程来实现贝叶斯分析
·利用PyMC建模以及调试
·测试模型的拟合优度
·打开马尔科夫链蒙特卡洛算法的黑盒子，看看它如何工作
·利用大数定律的力量
·掌握聚类、收敛、自相关、细化等关键概念
·根据目标和预期的结果，利用损失函数来推断缺陷
·选择合理的先验，并理解其如何随着样本量的大小而变化
·克服“研发与开发”的困境：判断是否已经足够好了
·利用贝叶斯推断改良A/B测试
·在可用数据量小的情况下，解决数据科学的问题

内容简介

本书基于PyMC语言以及一系列常用的Python数据分析框架，如NumPy、SciPy和Matplotlib，通过概率编程的方式，讲解了贝叶斯推断的原理和实现方法。该方法常常可以在避免引入大量数学分析的前提下，有效地解决问题。书中使用的案例往往是工作中遇到的实际问题，有趣并且实用。作者的阐述也尽量避免冗长的数学分析，而让读者可以动手解决一个个的具体问题。通过对本书的学习，读者可以对贝叶斯思维、概率编程有较为深入的了解，为将来从事机器学习、数据分析相关的工作打下基础。本书适用于机器学习、贝叶斯推断、概率编程等相关领域的从业者和爱好者，也适合普通开发人员了解贝叶斯统计而使用。

作者简介

Cameron Davidson-Pilon，接触过数学在多个领域的应用——从基因和疾病的动态演化，到金融价格的随机模型。他对于开源社区主要的贡献包括这本书以及lifelines项目。Cameron成长于加拿大的安大略省圭尔夫市，而就读于滑铁卢大学以及莫斯科独立大学。如今他住在安大略省渥太华市，并在电商领军者Shopify工作。

辛愿，浙江大学硕士毕业，腾讯公司基础研究高级工程师，舆情系统开发经理。曾在百度从事推荐系统、用户画像、数据采集等相关研究工作，拥有多项专利，组织过上海大数据技术沙龙。目前专注于文本挖掘、舆情分析、智能聊天机器人等相关领域。

钟黎，腾讯公司研究员。曾在中国科学院、微软亚洲研究院、IBM研究院（新加坡）从事图像处理、语音处理、机器学习等相关研究工作，拥有多项专利，目前聚焦在自然语言处理、深度学习和人工智能等相关领域。

欧阳婷，华南理工大学硕士毕业，腾讯公司后台策略工程师。在电信、互联网行业参与过推荐系统、资源优化、KPI预测、用户画像等相关项目，拥有多项专利，目前聚焦在欺诈检测、时序分析、业务安全等相关领域。

余凯博士，地平线机器人技术创始人、CEO，国际杰出机器学习专家，中组部国家“千人计划”专家，中国人工智能学会副秘书长。余博士是前百度研究院执行院长，创建了百度深度学习研究院。他在百度所领导的团队在广告变现、搜索排序、语音识别、计算机视觉等领域做出杰出贡献，创纪录地连续三次获得公司高荣誉——“百度奖”。他还创建了中国公司自动驾驶项目，后发展为百度自动驾驶事业部。

岳亚丁博士，腾讯公司专家研究员，腾讯技术职级评委会基础研究岗位的负责委员。岳博士拥有19年在金融、电信、互联网行业的数据挖掘经验，主导或参与过用户画像、在线广告、推荐系统、CRM、欺诈检测、KPI预测等多种项目。他曾在微软（加拿大）从事行为定向广告的模型研发，另有11年的工程结构、海洋水文气象的力学研究及应用的工作经历。

目录

第1章　贝叶斯推断的哲学　1
1．1　引言　1
1．1．1　贝叶斯思维　1
1．1．2　贝叶斯推断在实践中的运用　3
1．1．3　频率派的模型是错误的吗？　4
1．1．4　关于大数据　4
1．2　我们的贝叶斯框架　5
1．2．1　不得不讲的实例：抛硬币　5
1．2．2　实例：图书管理员还是农民　6
1．3　概率分布　8
1．3．1　离散情况　9
1．3．2　连续情况　10
1．3．3　什么是　12
1．4　使用计算机执行贝叶斯推断　12
1．4．1　实例：从短信数据推断行为　12
1．4．2　介绍我们的第一板斧：PyMC　14
1．4．3　说明　18
1．4．4　后验样本到底有什么用？　18
1．5　结论　20
1．6　补充说明　20
1．6．1　从统计学上确定两个l值是否真的不一样　20
1．6．2　扩充至两个转折点　22
1．7　习题　24
1．8　答案　24
第2章　进一步了解PyMC　27
2．1　引言　27
2．1．1　父变量与子变量的关系　27
2．1．2　PyMC变量　28
2．1．3　在模型中加入观测值　31
2．1．4　最后……　33
2．2　建模方法　33
2．2．1　同样的故事，不同的结局　35
2．2．2　实例：贝叶斯A/B测试　38
2．2．3　一个简单的场景　38
2．2．4　A和B一起　41
2．2．5　实例：一种人类谎言的算法　45
2．2．6　二项分布　45
2．2．7　实例：学生作弊　46
2．2．8　另一种PyMC模型　50
2．2．9　更多的PyMC技巧　51
2．2．10　实例：挑战者号事故　52
2．2．11　正态分布　55
2．2．12　挑战者号事故当天发生了什么？　61
2．3　我们的模型适用吗？　61
2．4　结论　68
2．5　补充说明　68
2．6　习题　69
2．7　答案　69
第3章　打开MCMC的黑盒子　71
3．1　贝叶斯景象图　71
3．1．1　使用MCMC来探索景象图　77
3．1．2　MCMC算法的实现　78
3．1．3　后验的其他近似解法　79
3．1．4　实例：使用混合模型进行无监督聚类　79
3．1．5　不要混淆不同的后验样本　88
3．1．6　使用MAP来改进收敛性　91
3．2　收敛的判断　92
3．2．1　自相关　92
3．2．2　稀释　95
3．2．3　pymc．Matplot．plot()　97
3．3　MCMC的一些秘诀　98
3．3．1　聪明的初始值　98
3．3．2　先验　99
3．3．3　统计计算的无名定理　99
3．4　结论　99
第4章　从未言明的最伟大定理　101
4．1　引言　101
4．2　大数定律　101
4．2．1　直觉　101
4．2．2　实例：泊松随机变量的收敛　102
4．2．3　如何计算Var(Z)　106
4．2．4　期望和概率　106
4．2．5　所有这些与贝叶斯统计有什么关系呢　107
4．3　小数据的无序性　107
4．3．1　实例：地理数据聚合　107
4．3．2　实例：Kaggle的美国人口普查反馈比例预测比赛　109
4．3．3　实例：如何对Reddit网站上的评论进行排序　111
4．3．4　排序！　115
4．3．5　但是这样做的实时性太差了　117
4．3．6　推广到评星系统　122
4．4　结论　122
4．5　补充说明　122
4．6　习题　123
4．7　答案　124
第5章　失去一只手臂还是一条腿　127
5．1　引言　127
5．2　损失函数　127
5．2．1　现实世界中的损失函数　129
5．2．2　实例：优化“价格竞猜”游戏的展品出价　130
5．3　机器学习中的贝叶斯方法　138
5．3．1　实例：金融预测　139
5．3．2　实例：Kaggle观测暗世界 大赛　144
5．3．3　数据　145
5．3．4　先验　146
5．3．5　训练和PyMC实现　147
5．4　结论　156
第6章　弄清楚先验　157
6．1　引言　157
6．2　主观与客观先验　157
6．2．1　客观先验　157
6．2．2　主观先验　158
6．2．3　决策，决策……　159
6．2．4　经验贝叶斯　160
6．3　需要知道的有用的先验　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　实例：贝叶斯多臂老虎机　164
6．4．1　应用　165
6．4．2　一个解决方案　165
6．4．3　好坏衡量标准　169
6．4．4　扩展算法　173
6．5　从领域专家处获得先验分布　176
6．5．1　试验轮盘赌法　176
6．5．2　实例：股票收益　177
6．5．3　对于威沙特分布的专业提示　184
6．6　共轭先验　185
6．7　杰弗里斯先验　185
6．8　当N增加时对先验的影响　187
6．9　结论　189
6．10　补充说明　190
6．10．1　带惩罚的线性回归的贝叶斯视角　190
6．10．2　选择退化的先验　192
第7章　贝叶斯A/B测试　195
7．1　引言　195
7．2　转化率测试的简单重述　195
7．3　增加一个线性损失函数　198
7．3．1　收入期望的分析　198
7．3．2　延伸到A/B测试　202
7．4　超越转化率：t检验　204
7．4．1　t检验的设定　204
7．5　增幅的估计　207
7．5．1　创建点估计　210
7．6　结论　211
术语表　213

《贝叶斯方法：概率编程与贝叶斯推断》是一本深入探讨现代统计推断核心的著作。本书并非对某个特定领域进行孤立的介绍，而是将目光投向了统计建模、概率推理以及如何利用计算工具进行复杂分析的广阔图景。它旨在为读者提供一个清晰、严谨且实用的框架，以理解和应用贝叶斯思想来解决实际问题。 在信息爆炸、数据驱动日益成为主流的今天，传统统计方法在面对海量、高维度、不确定性强的复杂数据时，往往显得力不从心。本书恰恰瞄准了这一挑战，将贝叶斯方法作为一种强大的统计范式，系统地阐述其理论基础、数学原理和实践应用。它认为，理解概率的本质，掌握如何将先验知识与观测数据融为一体，是进行有效推断的关键。 全书的核心在于“贝叶斯方法”。这是一种基于概率论的统计推断方法，其核心思想是将待估计的参数视为随机变量，并利用贝叶斯定理来更新我们对这些参数的信念。从最基础的概率概念讲起，本书逐步深入到条件概率、联合概率、马尔可夫链等核心概念，为理解更复杂的贝叶斯模型奠定坚实基础。读者将学会如何用概率语言来描述不确定性，并理解概率分布如何反映我们对未知量的认知程度。 本书的另一大亮点在于“概率编程”。在传统的统计分析中，构建和求解复杂的概率模型往往需要大量的数学推导和手工编码。概率编程语言（如Stan, PyMC, Pyro等）的出现，极大地简化了这一过程。它们允许用户以一种声明式的方式来定义概率模型，并将模型的复杂计算（如后验分布的采样）交给计算引擎来完成。本书将详细介绍概率编程的基本原理、常用工具以及如何利用它们来构建和实现各种贝叶斯模型。读者将不再局限于理论的理解，而是能够亲手实践，将抽象的统计模型转化为可执行的代码，并从中获得实际的洞察。 “贝叶斯推断”是本书的最终落脚点。一旦模型被构建，如何从中提取有意义的信息就成为了关键。本书将详细介绍各种贝叶斯推断的算法和技术，包括马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，如Gibbs采样、Metropolis-Hastings算法等，以及变分推断（Variational Inference）等近似推断方法。读者将学会如何利用这些工具来估计模型参数的后验分布，并基于这些后验分布做出决策，进行预测，并量化预测的不确定性。本书会深入剖析这些算法的数学原理，同时也会强调其在实际应用中的优缺点和适用场景。 本书并非一本纯粹的理论书籍，而是强调理论与实践的紧密结合。在每一章的讲解中，都会穿插大量的例子和案例研究，以直观地展示贝叶斯方法在解决现实世界问题中的强大能力。这些案例可能涵盖从经典的统计模型（如线性回归、广义线性模型）到更现代、更复杂的模型（如层次模型、时间序列模型、机器学习模型等）。通过这些案例，读者能够体会到贝叶斯方法在数据分析、模型选择、不确定性量化等方面的独特优势。 对于那些对统计学、机器学习、数据科学以及人工智能领域感兴趣的读者来说，本书提供了坚实的理论基础和实践指导。它能够帮助科学家、工程师、研究人员和学生在面对不确定性时，能够更加自信和有效地进行数据分析和决策。 本书的结构设计旨在循序渐进。它从概率论的基础出发，逐步引入贝叶斯定理，然后讲解如何构建各种贝叶斯模型，再到如何使用概率编程语言实现这些模型，最后详细阐述贝叶斯推断的各种技术。这种结构化的学习路径，能够帮助读者逐步建立起对贝叶斯方法的全面理解。 在讲解过程中，本书会避免使用过于晦涩的数学术语，而是尽量采用清晰易懂的语言来解释复杂的概念。同时，对于必要的数学推导，也会进行详细的展开，以便读者能够透彻理解其逻辑。 总而言之，《贝叶斯方法：概率编程与贝叶斯推断》是一本面向希望深入理解和应用现代统计推断的读者的重要参考书。它不仅是一本教授统计理论的书籍，更是一本引导读者掌握一种强大的数据分析思维方式的实践指南。通过学习本书，读者将能够更好地驾驭复杂的数据，更有效地量化不确定性，并做出更明智的决策，从而在各自的研究和实践领域取得更大的成功。它为读者提供了一个通往更深层次数据洞察的桥梁，是将概率思维融入到解决实际问题的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，可以说是一种“润物细无声”的震撼。我并非是统计学专业科班出身，之前对“贝叶斯”这个词的印象，更多停留在一些高深的学术论文和课程中，总觉得与我的工作（一个普通的软件工程师）相去甚远。然而，《贝叶斯方法，概率编程与贝叶斯推断》这本书，凭借其出色的内容组织和作者精妙的语言驾驭能力，让我对这一领域产生了浓厚的兴趣。书中对贝叶斯定理的阐释，并非是枯燥的数学推导，而是通过一个个充满生活气息的场景，将概率更新的精髓娓娓道来。我尤其欣赏作者在讲解“概率编程”时的思路，他没有上来就丢给读者一大堆代码，而是先解释了为什么需要概率编程，它能解决什么问题，然后才逐步引入具体的实现。这种循序渐进的方式，让我这个对编程不算特别精通的人，也能轻松跟上。书中的案例分析也做得非常棒，涵盖了从简单的天气预测到更复杂的金融建模，让我看到了贝叶斯方法和概率编程在各个领域的广泛应用潜力。我感觉自己不仅仅是学到了知识，更重要的是，它改变了我看待问题的方式，让我学会了如何在信息不完整的情况下，做出更理性的判断。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我近期阅读体验最棒的了，虽然我平时并不算是一个特别硬核的读者，但这本书的出现，简直是打开了我新世界的大门！我一开始是被它听起来就很高大上的名字吸引的——《贝叶斯方法，概率编程与贝叶斯推断》。我虽然对统计学有一些基础的了解，但一直觉得贝叶斯理论离我有点遥远，像是只有专业研究人员才会涉足的领域。拿到书之后，我抱着试一试的心态翻开，结果就被深深地吸引住了。作者在讲解贝叶斯方法的原理时，非常深入浅出，循序渐进。我尤其喜欢书中通过一些生活中的小例子来解释复杂的概念，比如像是在猜测天气，或者是在判断一个人是否诚实。这些例子让我立刻就能理解抽象的概率模型是如何在实际中应用的，而不是像我之前那样，只是死记硬背公式。更让我惊喜的是，书中还结合了“概率编程”这个概念。我之前从未接触过这个领域，以为会非常晦涩难懂，但作者的讲解非常清晰，甚至还提供了一些代码示例，让我这个编程小白也能跟着一步步尝试。这种理论与实践结合的方式，真的让我觉得学到的东西不再是空中楼阁，而是可以实际操作的工具。读完这本书，我感觉我对数据分析、模型构建乃至人工智能领域都有了更深层次的理解，原本模糊的知识体系一下子变得清晰起来。

评分☆☆☆☆☆

我得说，《贝叶斯方法，概率编程与贝叶斯推断》这本书，简直是为我这种“半路出家”的跨学科研究者量身定做的。我之前的学术背景更偏向于计算机视觉，对于概率模型和统计推断的理解一直比较零散。这本书的出现，就像是给我搭建了一个坚实的知识框架。作者在论述贝叶斯方法的过程中，非常巧妙地避开了许多可能让初学者望而却步的繁琐细节，而是着重于核心思想的传达。他对于先验分布的选取，以及如何根据数据来调整后验分布的讲解，逻辑非常清晰，让我瞬间茅塞顿开。更让我感到激动的是，书中对“概率编程”的系统性介绍。我之前接触过一些概率建模的工具，但总感觉不够灵活，而概率编程的出现，提供了一种全新的思维模式和实现方式。书中通过大量的实例，展示了如何用概率编程来描述复杂的生成模型，以及如何进行高效的推断。这对于我今后在计算机视觉领域中，构建更具鲁棒性和解释性的模型，无疑具有极其重要的指导意义。这本书让我意识到，贝叶斯方法并非只是理论上的存在，它是一种强大的解决问题的工具，并且通过概率编程，能够以一种非常优雅和高效的方式得以实现。

评分☆☆☆☆☆

《贝叶斯方法，概率编程与贝叶斯推断》这本书，我必须说，绝对是那种能让你“停不下来”的书。我本身是一个对数学和统计学有着浓厚兴趣的爱好者，平时也喜欢捣鼓一些数据分析的项目，但很多时候会感觉理论知识和实际应用之间存在一道鸿沟。这本书恰恰就填补了这个空白。作者在开篇就点明了贝叶斯方法在处理不确定性问题上的核心优势，这一点就让我产生了强烈的共鸣。他不仅仅是给出了数学公式，更重要的是解释了每一个公式背后的意义和逻辑，让我能够从更深层次去理解概率的含义。书中的“概率编程”部分更是让我大开眼界。我之前从未接触过这个概念，以为会非常高深，但作者用非常生动形象的例子，加上清晰的代码实现，让我很快就掌握了基本的概念和应用方法。我尤其喜欢书中关于模型选择和评估的部分，作者并没有给出一个固定的“最佳”方法，而是鼓励读者根据具体问题和数据来选择最合适的模型，并强调了模型的可解释性。这种严谨而又灵活的治学态度，让我受益匪浅。读完这本书，我感觉自己对于如何用数学工具来理解和解决现实世界中的各种不确定性问题，有了一个全新的视角。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我拿到《贝叶斯方法，概率编程与贝叶斯推断》这本书的时候，并没有抱有多大的期待。我的研究方向主要集中在机器学习的深度学习部分，对于传统的概率统计理论，尤其是贝叶斯推断，我一直觉得它在效率和泛化能力上不如一些现代的深度学习模型。然而，这本书完全颠覆了我的认知。作者的论述逻辑严谨，但又不失生动性。他并没有仅仅停留在概念的解释，而是花了大量的篇幅去阐述贝叶斯方法背后的哲学思想，以及它如何能够更好地处理不确定性。书中对于先验知识的引入和后验分布的更新过程，讲解得非常透彻。尤其是他分析了为什么在数据量有限的情况下，贝叶斯方法反而能展现出更优越的性能，这对我这个习惯了“海量数据”的深度学习者来说，是一个非常重要的启示。更让我感到惊喜的是，书中对“概率编程”的介绍，它提供了一种非常优雅的方式来构建和求解复杂的概率模型。我尝试了书中的一些例子，发现通过概率编程语言，原本需要大量手算和复杂推导的问题，变得异常简洁和高效。这让我看到了将贝叶斯方法与概率编程结合，在解决一些具有内在不确定性的复杂问题上，有着巨大的潜力，甚至可能为深度学习的某些瓶颈提供新的思路。

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书的内容挺好的，好好学习

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书很好，详细讲解了贝叶斯的思想及其相关的方法，非常喜欢

评分☆☆☆☆☆

在京东买了好多好多书了，看不完哇，加油加油，继续努力， 支持京东 正版图书 666666 评论凑字数，拿豆豆

评分☆☆☆☆☆

学一学，应该能用得上。

评分☆☆☆☆☆

东西不错，送货快！挺好的……

评分☆☆☆☆☆

书很正点，非常不错的购物体验。主要是618的活动太给力，果断下单，囤点书慢慢看，

评分☆☆☆☆☆

东西不错，质量很好，很有用，下次还会买。

评分☆☆☆☆☆

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