贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 英文版

贝叶斯方法、概率编程和贝叶斯推断是本书《贝叶斯方法：概率编程与贝叶斯推断》（英文原版书名为"Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers"）的核心概念。本书为读者提供了实用的知识，以解决通过数据来解决问题和回答问题的方法。该书隶属于Addison-Wesley数据与分析系列，旨在帮助读者构建能够解决实际问题的系统。 该系列图书的重点主要集中在以下三个领域： 1. 基础设施：介绍如何存储、转移和管理数据。这包括数据存储解决方案的设计、数据迁移工具的使用以及大规模数据管理的架构设计。 2. 算法：探讨如何基于数据进行智能挖掘或预测。这涵盖机器学习、数据挖掘以及人工智能领域中的算法，它们是让计算机从数据中学习并预测未来趋势的关键技术。 3. 可视化：展示如何以一种有意义且引人入胜的方式展示数据及其洞察。良好的可视化可以帮助人们更好地理解复杂的数据集和抽象的概念。 整个系列的书籍都旨在将这三个领域结合起来，帮助读者构建端到端的系统，用于处理各种问题，如打击垃圾邮件、推荐系统、个性化构建、趋势和模式的侦测、问题的发现，以及从系统和用户交互的数据中提取洞察。 《贝叶斯方法：概率编程与贝叶斯推断》这本书通过贝叶斯方法和概率编程技术教授贝叶斯推断。贝叶斯推断是一种统计方法，它基于贝叶斯定理来更新对某一假设的概率评估。在数据科学和机器学习领域，贝叶斯推断被广泛应用于从不确定性的数据中作出推断，例如进行预测建模、进行分类或回归分析、评估模型的不确定性等。 概率编程是一种使开发者能够更方便地进行概率建模的编程范式，它以概率模型为基础，允许用户通过编程方式直接表达统计模型，从而简化了复杂统计模型的开发过程。概率编程语言为概率模型的构建、推断和预测提供了强大的工具集。 贝叶斯方法在概率编程语言中的应用，使得用户能够通过编写更加直观的代码来描述统计模型，结合贝叶斯定理和概率模型，实现对未知参数的后验分布进行推断。通过概率编程，可以更高效地利用贝叶斯推断对实际问题进行建模和分析。 本书由Cameron Davidson-Pilon撰写，他是概率编程和贝叶斯推断方面的专家，也是PyMC3（一种流行的Python概率编程库）的主要贡献者之一。书中不仅包含了理论知识，还包含了大量实用的案例研究和代码示例，使得读者能够直接应用所学知识解决实际问题。 本书在内容编排上充分考虑了知识的递进性，从基础知识讲起，逐步深入到概率编程的核心概念，再到实际案例的分析，是一本适合数据科学家、统计学家、计算机科学学生以及任何对概率模型和贝叶斯推断感兴趣的读者的优秀教材。通过阅读本书，读者不仅能学习到贝叶斯推断的理论基础，还能通过动手实践掌握概率编程技术，进而能更好地应用这些方法于各自领域的研究和工作之中。