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题名/责任者:

贝叶斯方法:概率编程与贝叶斯推断/(加) Cameron Davidson-Pilon著 辛愿, 钟黎, 欧阳婷译

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2017

ISBN及定价:

978-7-115-43880-5/CNY59.00

载体形态项:

214页:图 (部分彩图);23cm

统一题名:

Bayesian methods for hackers : probabilistic programming and bayesian inference

其它题名:

概率编程与贝叶斯推断

个人责任者:

戴维森-皮隆 (Davidson-Pilon, Cameron) 著

个人次要责任者:

辛愿 译

个人次要责任者:

钟黎 译

个人次要责任者:

欧阳婷 译

学科主题:

贝叶斯方法-应用-概率统计

学科主题:

贝叶斯推断

中图法分类号:

O212

中图法分类号:

O212.8

一般附注:

异步图书

版本附注:

据2016年英文版译出

出版发行附注:

本书中文简体版由Pearson Education Asia Ltd.授权人民邮电出版社独家出版

责任者附注:

责任者Davidson-Pilon规范汉译姓: 戴维森-皮隆

提要文摘附注:

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。

使用对象附注:

计算机类软件开发人员

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