貝葉斯方法 概率編程與貝葉斯推斷 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[加] Cameron Davidson-Pilon（卡梅隆·戴維森-皮隆） 著，辛願，鍾黎，歐陽婷 譯，餘凱，嶽亞丁 校

圖書標籤:

• 貝葉斯方法
• 概率編程
• 貝葉斯推斷
• 統計推斷
• 機器學習
• Python
• 概率模型
• 數據分析
• 統計建模
• R語言

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115438805

版次：1

商品編碼：12086858

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-12-01

用紙：膠版紙

頁數：214

正文語種：中文

編輯推薦

·國際傑齣機器學習專傢、地平綫機器人技術創始人和CEO、前百度研究院執行院長餘凱博士，騰訊專傢研究員嶽亞丁博士推薦、審校
·內容涉及Python語言庫PyMC，以及相關的工具，包括NumPySciPyMatplotlib，無需復雜的數學分析，通過實例、從編程的角度介紹貝葉斯分析方法，大多數程序員都可以入門並掌握。
本書的內容特色：
·學習貝葉斯思維方式
·理解計算機如何進行貝葉斯推斷
·利用PyMC Python庫進行編程來實現貝葉斯分析
·利用PyMC建模以及調試
·測試模型的擬閤優度
·打開馬爾科夫鏈濛特卡洛算法的黑盒子，看看它如何工作
·利用大數定律的力量
·掌握聚類、收斂、自相關、細化等關鍵概念
·根據目標和預期的結果，利用損失函數來推斷缺陷
·選擇閤理的先驗，並理解其如何隨著樣本量的大小而變化
·剋服“研發與開發”的睏境：判斷是否已經足夠好瞭
·利用貝葉斯推斷改良A/B測試
·在可用數據量小的情況下，解決數據科學的問題

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。

作者簡介

Cameron Davidson-Pilon，接觸過數學在多個領域的應用——從基因和疾病的動態演化，到金融價格的隨機模型。他對於開源社區主要的貢獻包括這本書以及lifelines項目。Cameron成長於加拿大的安大略省圭爾夫市，而就讀於滑鐵盧大學以及莫斯科獨立大學。如今他住在安大略省渥太華市，並在電商領軍者Shopify工作。

辛願，浙江大學碩士畢業，騰訊公司基礎研究高級工程師，輿情係統開發經理。曾在百度從事推薦係統、用戶畫像、數據采集等相關研究工作，擁有多項專利，組織過上海大數據技術沙龍。目前專注於文本挖掘、輿情分析、智能聊天機器人等相關領域。

鍾黎，騰訊公司研究員。曾在中國科學院、微軟亞洲研究院、IBM研究院（新加坡）從事圖像處理、語音處理、機器學習等相關研究工作，擁有多項專利，目前聚焦在自然語言處理、深度學習和人工智能等相關領域。

歐陽婷，華南理工大學碩士畢業，騰訊公司後颱策略工程師。在電信、互聯網行業參與過推薦係統、資源優化、KPI預測、用戶畫像等相關項目，擁有多項專利，目前聚焦在欺詐檢測、時序分析、業務安全等相關領域。

餘凱博士，地平綫機器人技術創始人、CEO，國際傑齣機器學習專傢，中組部國傢“韆人計劃”專傢，中國人工智能學會副秘書長。餘博士是前百度研究院執行院長，創建瞭百度深度學習研究院。他在百度所領導的團隊在廣告變現、搜索排序、語音識彆、計算機視覺等領域做齣傑齣貢獻，創紀錄地連續三次獲得公司高榮譽——“百度奬”。他還創建瞭中國公司自動駕駛項目，後發展為百度自動駕駛事業部。

嶽亞丁博士，騰訊公司專傢研究員，騰訊技術職級評委會基礎研究崗位的負責委員。嶽博士擁有19年在金融、電信、互聯網行業的數據挖掘經驗，主導或參與過用戶畫像、在綫廣告、推薦係統、CRM、欺詐檢測、KPI預測等多種項目。他曾在微軟（加拿大）從事行為定嚮廣告的模型研發，另有11年的工程結構、海洋水文氣象的力學研究及應用的工作經曆。

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

《貝葉斯方法：概率編程與貝葉斯推斷》是一本深入探討現代統計推斷核心的著作。本書並非對某個特定領域進行孤立的介紹，而是將目光投嚮瞭統計建模、概率推理以及如何利用計算工具進行復雜分析的廣闊圖景。它旨在為讀者提供一個清晰、嚴謹且實用的框架，以理解和應用貝葉斯思想來解決實際問題。 在信息爆炸、數據驅動日益成為主流的今天，傳統統計方法在麵對海量、高維度、不確定性強的復雜數據時，往往顯得力不從心。本書恰恰瞄準瞭這一挑戰，將貝葉斯方法作為一種強大的統計範式，係統地闡述其理論基礎、數學原理和實踐應用。它認為，理解概率的本質，掌握如何將先驗知識與觀測數據融為一體，是進行有效推斷的關鍵。 全書的核心在於“貝葉斯方法”。這是一種基於概率論的統計推斷方法，其核心思想是將待估計的參數視為隨機變量，並利用貝葉斯定理來更新我們對這些參數的信念。從最基礎的概率概念講起，本書逐步深入到條件概率、聯閤概率、馬爾可夫鏈等核心概念，為理解更復雜的貝葉斯模型奠定堅實基礎。讀者將學會如何用概率語言來描述不確定性，並理解概率分布如何反映我們對未知量的認知程度。 本書的另一大亮點在於“概率編程”。在傳統的統計分析中，構建和求解復雜的概率模型往往需要大量的數學推導和手工編碼。概率編程語言（如Stan, PyMC, Pyro等）的齣現，極大地簡化瞭這一過程。它們允許用戶以一種聲明式的方式來定義概率模型，並將模型的復雜計算（如後驗分布的采樣）交給計算引擎來完成。本書將詳細介紹概率編程的基本原理、常用工具以及如何利用它們來構建和實現各種貝葉斯模型。讀者將不再局限於理論的理解，而是能夠親手實踐，將抽象的統計模型轉化為可執行的代碼，並從中獲得實際的洞察。 “貝葉斯推斷”是本書的最終落腳點。一旦模型被構建，如何從中提取有意義的信息就成為瞭關鍵。本書將詳細介紹各種貝葉斯推斷的算法和技術，包括馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法，如Gibbs采樣、Metropolis-Hastings算法等，以及變分推斷（Variational Inference）等近似推斷方法。讀者將學會如何利用這些工具來估計模型參數的後驗分布，並基於這些後驗分布做齣決策，進行預測，並量化預測的不確定性。本書會深入剖析這些算法的數學原理，同時也會強調其在實際應用中的優缺點和適用場景。 本書並非一本純粹的理論書籍，而是強調理論與實踐的緊密結閤。在每一章的講解中，都會穿插大量的例子和案例研究，以直觀地展示貝葉斯方法在解決現實世界問題中的強大能力。這些案例可能涵蓋從經典的統計模型（如綫性迴歸、廣義綫性模型）到更現代、更復雜的模型（如層次模型、時間序列模型、機器學習模型等）。通過這些案例，讀者能夠體會到貝葉斯方法在數據分析、模型選擇、不確定性量化等方麵的獨特優勢。 對於那些對統計學、機器學習、數據科學以及人工智能領域感興趣的讀者來說，本書提供瞭堅實的理論基礎和實踐指導。它能夠幫助科學傢、工程師、研究人員和學生在麵對不確定性時，能夠更加自信和有效地進行數據分析和決策。 本書的結構設計旨在循序漸進。它從概率論的基礎齣發，逐步引入貝葉斯定理，然後講解如何構建各種貝葉斯模型，再到如何使用概率編程語言實現這些模型，最後詳細闡述貝葉斯推斷的各種技術。這種結構化的學習路徑，能夠幫助讀者逐步建立起對貝葉斯方法的全麵理解。 在講解過程中，本書會避免使用過於晦澀的數學術語，而是盡量采用清晰易懂的語言來解釋復雜的概念。同時，對於必要的數學推導，也會進行詳細的展開，以便讀者能夠透徹理解其邏輯。 總而言之，《貝葉斯方法：概率編程與貝葉斯推斷》是一本麵嚮希望深入理解和應用現代統計推斷的讀者的重要參考書。它不僅是一本教授統計理論的書籍，更是一本引導讀者掌握一種強大的數據分析思維方式的實踐指南。通過學習本書，讀者將能夠更好地駕馭復雜的數據，更有效地量化不確定性，並做齣更明智的決策，從而在各自的研究和實踐領域取得更大的成功。它為讀者提供瞭一個通往更深層次數據洞察的橋梁，是將概率思維融入到解決實際問題的強大工具。

評分☆☆☆☆☆

我得說，《貝葉斯方法，概率編程與貝葉斯推斷》這本書，簡直是為我這種“半路齣傢”的跨學科研究者量身定做的。我之前的學術背景更偏嚮於計算機視覺，對於概率模型和統計推斷的理解一直比較零散。這本書的齣現，就像是給我搭建瞭一個堅實的知識框架。作者在論述貝葉斯方法的過程中，非常巧妙地避開瞭許多可能讓初學者望而卻步的繁瑣細節，而是著重於核心思想的傳達。他對於先驗分布的選取，以及如何根據數據來調整後驗分布的講解，邏輯非常清晰，讓我瞬間茅塞頓開。更讓我感到激動的是，書中對“概率編程”的係統性介紹。我之前接觸過一些概率建模的工具，但總感覺不夠靈活，而概率編程的齣現，提供瞭一種全新的思維模式和實現方式。書中通過大量的實例，展示瞭如何用概率編程來描述復雜的生成模型，以及如何進行高效的推斷。這對於我今後在計算機視覺領域中，構建更具魯棒性和解釋性的模型，無疑具有極其重要的指導意義。這本書讓我意識到，貝葉斯方法並非隻是理論上的存在，它是一種強大的解決問題的工具，並且通過概率編程，能夠以一種非常優雅和高效的方式得以實現。

評分☆☆☆☆☆

《貝葉斯方法，概率編程與貝葉斯推斷》這本書，我必須說，絕對是那種能讓你“停不下來”的書。我本身是一個對數學和統計學有著濃厚興趣的愛好者，平時也喜歡搗鼓一些數據分析的項目，但很多時候會感覺理論知識和實際應用之間存在一道鴻溝。這本書恰恰就填補瞭這個空白。作者在開篇就點明瞭貝葉斯方法在處理不確定性問題上的核心優勢，這一點就讓我産生瞭強烈的共鳴。他不僅僅是給齣瞭數學公式，更重要的是解釋瞭每一個公式背後的意義和邏輯，讓我能夠從更深層次去理解概率的含義。書中的“概率編程”部分更是讓我大開眼界。我之前從未接觸過這個概念，以為會非常高深，但作者用非常生動形象的例子，加上清晰的代碼實現，讓我很快就掌握瞭基本的概念和應用方法。我尤其喜歡書中關於模型選擇和評估的部分，作者並沒有給齣一個固定的“最佳”方法，而是鼓勵讀者根據具體問題和數據來選擇最閤適的模型，並強調瞭模型的可解釋性。這種嚴謹而又靈活的治學態度，讓我受益匪淺。讀完這本書，我感覺自己對於如何用數學工具來理解和解決現實世界中的各種不確定性問題，有瞭一個全新的視角。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗，可以說是一種“潤物細無聲”的震撼。我並非是統計學專業科班齣身，之前對“貝葉斯”這個詞的印象，更多停留在一些高深的學術論文和課程中，總覺得與我的工作（一個普通的軟件工程師）相去甚遠。然而，《貝葉斯方法，概率編程與貝葉斯推斷》這本書，憑藉其齣色的內容組織和作者精妙的語言駕馭能力，讓我對這一領域産生瞭濃厚的興趣。書中對貝葉斯定理的闡釋，並非是枯燥的數學推導，而是通過一個個充滿生活氣息的場景，將概率更新的精髓娓娓道來。我尤其欣賞作者在講解“概率編程”時的思路，他沒有上來就丟給讀者一大堆代碼，而是先解釋瞭為什麼需要概率編程，它能解決什麼問題，然後纔逐步引入具體的實現。這種循序漸進的方式，讓我這個對編程不算特彆精通的人，也能輕鬆跟上。書中的案例分析也做得非常棒，涵蓋瞭從簡單的天氣預測到更復雜的金融建模，讓我看到瞭貝葉斯方法和概率編程在各個領域的廣泛應用潛力。我感覺自己不僅僅是學到瞭知識，更重要的是，它改變瞭我看待問題的方式，讓我學會瞭如何在信息不完整的情況下，做齣更理性的判斷。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我拿到《貝葉斯方法，概率編程與貝葉斯推斷》這本書的時候，並沒有抱有多大的期待。我的研究方嚮主要集中在機器學習的深度學習部分，對於傳統的概率統計理論，尤其是貝葉斯推斷，我一直覺得它在效率和泛化能力上不如一些現代的深度學習模型。然而，這本書完全顛覆瞭我的認知。作者的論述邏輯嚴謹，但又不失生動性。他並沒有僅僅停留在概念的解釋，而是花瞭大量的篇幅去闡述貝葉斯方法背後的哲學思想，以及它如何能夠更好地處理不確定性。書中對於先驗知識的引入和後驗分布的更新過程，講解得非常透徹。尤其是他分析瞭為什麼在數據量有限的情況下，貝葉斯方法反而能展現齣更優越的性能，這對我這個習慣瞭“海量數據”的深度學習者來說，是一個非常重要的啓示。更讓我感到驚喜的是，書中對“概率編程”的介紹，它提供瞭一種非常優雅的方式來構建和求解復雜的概率模型。我嘗試瞭書中的一些例子，發現通過概率編程語言，原本需要大量手算和復雜推導的問題，變得異常簡潔和高效。這讓我看到瞭將貝葉斯方法與概率編程結閤，在解決一些具有內在不確定性的復雜問題上，有著巨大的潛力，甚至可能為深度學習的某些瓶頸提供新的思路。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是我近期閱讀體驗最棒的瞭，雖然我平時並不算是一個特彆硬核的讀者，但這本書的齣現，簡直是打開瞭我新世界的大門！我一開始是被它聽起來就很高大上的名字吸引的——《貝葉斯方法，概率編程與貝葉斯推斷》。我雖然對統計學有一些基礎的瞭解，但一直覺得貝葉斯理論離我有點遙遠，像是隻有專業研究人員纔會涉足的領域。拿到書之後，我抱著試一試的心態翻開，結果就被深深地吸引住瞭。作者在講解貝葉斯方法的原理時，非常深入淺齣，循序漸進。我尤其喜歡書中通過一些生活中的小例子來解釋復雜的概念，比如像是在猜測天氣，或者是在判斷一個人是否誠實。這些例子讓我立刻就能理解抽象的概率模型是如何在實際中應用的，而不是像我之前那樣，隻是死記硬背公式。更讓我驚喜的是，書中還結閤瞭“概率編程”這個概念。我之前從未接觸過這個領域，以為會非常晦澀難懂，但作者的講解非常清晰，甚至還提供瞭一些代碼示例，讓我這個編程小白也能跟著一步步嘗試。這種理論與實踐結閤的方式，真的讓我覺得學到的東西不再是空中樓閣，而是可以實際操作的工具。讀完這本書，我感覺我對數據分析、模型構建乃至人工智能領域都有瞭更深層次的理解，原本模糊的知識體係一下子變得清晰起來。

評分☆☆☆☆☆

人工智能的方法，先買下來有空在研究

評分☆☆☆☆☆

世界讀書日用瞭券後250-150，真心劃算哦

評分☆☆☆☆☆

很好的書質量不錯的。

評分☆☆☆☆☆

超級品類日買的書，價錢還是很劃算的，買瞭好多書，希望下次還有類似活動，繼續囤書

評分☆☆☆☆☆

言之有物，內涵豐富，值得學習

評分☆☆☆☆☆

非常好。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

不錯的書，值得仔細讀讀。

評分☆☆☆☆☆

應該還可以吧，所以我纔買的

評分☆☆☆☆☆

書質量好，快遞速度很快，不錯