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  • 貝葉斯思維:統計建模的Python學習法 圖書
    該商品所屬分類:圖書 -> 科技
    【市場價】
    475-688
    【優惠價】
    297-430
    【作者】 唐尼 
    【出版社】人民郵電出版社 
    【ISBN】9787115384287
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    出版社:人民郵電出版社
    ISBN:9787115384287
    商品編碼:10058350329470

    品牌:文軒
    出版時間:2015-04-01
    代碼:59

    作者:唐尼

        
        
    "
    作  者:(美)唐尼 著 許楊毅 譯
    /
    定  價:59.8
    /
    出 版 社:人民郵電出版社
    /
    出版日期:2015年04月01日
    /
    頁  數:188
    /
    裝  幀:平裝
    /
    ISBN:9787115384287
    /
    主編推薦
    大數據時代 不懂貝葉斯你就Out了!·從零起步學貝葉斯:貝葉斯方法正在變得越來越常見與重要,但是卻沒有太多可以借鋻的資料來幫助初學者。基於Allen Downey在大學講授的本科課程,本書的計算方法能幫助你獲得一個良好的開端。·內容豐富:本書會使用已有的編程技巧學習和理解貝葉斯統計處理估計、預測、決策分析、假設的證據、假設檢驗等問題。·由淺入深:從簡單的例子開始,包括硬幣問題、M&Ms豆問題、《龍與地下城》勇士投骰子問題、彩彈遊戲和冰球比賽問題。·案例實戰:幫助您學習計算方法,解決諸如S等
    目錄
    ●第1章 貝葉斯定理
    1.1 條件概率
    1.1 聯合概率
    1.3 曲奇餅問題
    1.4 貝葉斯定理
    1.5 歷時詮釋
    1.6 M&M豆問題
    1.7 Monty Hall難題
    1.8 討論
    第2章 統計計算
    2.1 分布
    2.1 曲奇餅問題
    2.3 貝葉斯框架
    2.4 Monty Hall難題
    2.5 封裝框架
    2.6 M&M豆問題
    2.7 討論
    2.8 練習
    第3章 估計
    3.1 骰子問題
    3.1 火車頭問題
    3.3 怎樣看待先驗概率?
    3.4 其他先驗概率
    3.5 置信區間
    3.6 累積分布函數
    3.7 德軍坦克問題
    3.8 討論
    3.9 練習
    第4章 估計進階
    4.問題
    4.1 後驗概率的概述
    4.3 先驗概率的湮沒
    4.4 優化
    4.5 Beta分布
    4.6 討論
    4.7 練習
    第5章 勝率和加數
    5.1 勝率
    5.1 貝葉斯定理的勝率形式
    5.3 奧利弗的血跡
    5.4 加數
    5.5 1大化
    5.6 混合分布
    5.7 討論
    第6章 決策分析
    6.1 “正確的價格”問題
    6.1 先驗概率
    6.3 概率密度函數
    6.4 PDF的表示
    6.5 選手建模
    6.6 似然度
    6.7 更新
    6.8 1優出價
    6.9 討論
    第7章 預測
    7.1 波士頓棕熊隊問題
    7.1 泊松過程
    7.3 後驗
    7.4 進球分布
    7.5 獲勝的概率
    7.6 突然死亡法則
    7.7 討論
    7.8 練習
    第8章 觀察者的偏差
    8.1 紅線問題
    8.1 模型
    8.3 等待時間
    8.4 預測等待時間
    8.5 估計到達率
    8.6 消除不確定性
    8.7 決策分析
    8.8 討論
    8.9 練習
    第9章 二維問題
    9.1 彩彈
    9.1 Suite對像
    9.3 三角學
    9.4 似然度
    9.5 聯合分布
    9.6 條件分布
    9.7 置信區間
    9.8 討論
    9.9 練習
    第10章 貝葉斯近似計算
    10.1 1異性假說
    10.1 均值和標準差
    10.3 更新
    10.4 CV的後驗分布
    10.5 數據下溢
    10.6 對數似然
    10.7 一個小的優化
    10.8 ABC(近似貝葉斯計算)
    10.9 估計的可靠性
    10.10 誰的1異性更大?
    10.11 討論
    10.11 練習
    第11章 假設檢驗
    11.1 問題
    11.1 來一個公平的對比
    11.3 三角前驗
    11.4 討論
    11.5 練習
    第12章 證據
    12.1 解讀SAT成績
    12.1 比例得分SAT
    12.3 先驗
    12.4 後驗
    12.5 一個更好的模型
    12.6 校準
    12.7 效率的後驗分布
    12.8 預測分布
    12.9 討論
    第13章 模擬
    13.1 腎腫瘤的問題
    13.1 一個簡化模型
    13.3 更普遍的模型
    13.4 實現
    13.5 緩存聯合分布
    13.6 條件分布
    13.7 序列相關性
    13.8 討論
    第14章 層次化模型
    14.1 蓋革計數器問題
    14.1 從簡單的開始
    14.3 分層模型
    14.4 一個小優化
    14.5 抽取後驗
    14.6 討論
    14.7 練習
    第15章 處理多維問題
    15.1 臍部細菌
    15.1 獅子,老虎和熊
    15.3 分層版本
    15.4 隨機抽樣
    15.5 優化
    15.6 堆疊的層次結構
    15.7 另一個問題
    15.8 還有工作要做
    15.9 肚臍數據
    15.10 預測分布
    15.11 聯合後驗
    15.11 覆蓋
    15.13 討論
    內容簡介
    這本書旨在幫助那些希望用數學工具解決實際問題的人們,僅有的要求可能就是懂一點概率知識和程序設計。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人士,應當熟悉其在諸如機器翻譯、語音識別、垃圾郵件檢測等常見的計算機領域的應用。 本書實際上會擴大你的視野,即使不是一個計算機專業人士,你也可以看到在戰爭環境下(第二次世界大戰德軍坦克問題),法律問題上(腎腫瘤的假設驗證),體育博彩領域中(棕熊隊和加人隊NHL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的規模?你所支持的球隊有多大可能贏得冠軍?在《龍與地下城》勇士中,你應當對遊戲角色屬性的優選值有怎樣的預期?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你提高遊戲水平。 除此以外,本書在共計15章的篇幅中討論了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,作者還潛等
    作者簡介
    (美)唐尼 著 許楊毅 譯
    作者:Allen Downey,是歐林工程學院的計算機教授,加州大學伯克利分校的計算機博士。他在韋斯利學院(Wellesley College)、科爾比學院(Colby College)和加州大學伯克利分校講授計算機科學課程。他也是O’Reilly出版的Think Stats和Think Python圖書的作者。譯者:許楊毅,網繫統架構師,技術保障部總監,畢業於湖南大學,15年互聯網工作經驗。



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