Bayesian Core

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出版者:Springer Verlag
作者:Christian Robert
出品人:
页数:276
译者:
出版时间:2007-2
价格:$ 101.64
装帧:Paperback
isbn号码:9780387389790
丛书系列:
图书标签:
  • Stat
  • Bayesian
  • 贝叶斯方法
  • 概率统计
  • 机器学习
  • 数据分析
  • 统计建模
  • Python
  • R语言
  • 人工智能
  • 模型推断
  • 贝叶斯网络
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具体描述

This Bayesian modeling book is intended for practitioners and applied statisticians looking for a self-contained entry to computational Bayesian statistics. Focusing on standard statistical models and backed up by discussed real datasets available from the book website, it provides an operational methodology for conducting Bayesian inference, rather than focusing on its theoretical justifications. Special attention is paid to the derivation of prior distributions in each case and specific reference solutions are given for each of the models. Similarly, computational details are worked out to lead the reader towards an effective programming of the methods given in the book.

《概率之基:深度解析贝叶斯推断的原理与实践》 这是一本致力于深入探索贝叶斯推断核心概念、理论框架及其在实际应用中强大潜力的著作。它并非一本罗列定理或晦涩数学公式的教科书,而是旨在为读者构建一个清晰、直观且富有洞察力的贝叶斯思维模型。本书将带领您一步步揭开概率模型构建的奥秘,理解如何将先验知识与观测数据巧妙融合,从而进行严谨而灵活的推断。 核心内容概览: 贝叶斯定理的基石: 本书将从贝叶斯定理本身出发,深入浅出地阐释其概率更新的哲学内涵。我们将探讨条件概率、似然函数、先验分布和后验分布之间的内在联系,并理解它们如何共同塑造我们对未知参数的信念。不仅仅是公式的推导,更会强调其背后的逻辑和直观解释,帮助读者建立对“概率是信念度量”的深刻理解。 模型构建的艺术: 掌握贝叶斯推断的关键在于构建合适的概率模型。本书将介绍各种常见的概率分布,如正态分布、泊松分布、二项分布等,并讲解如何根据具体问题选择和组合这些分布来构建符合现实情况的模型。我们将强调模型的可解释性、灵活性以及如何处理模型不确定性。 参数估计的贝叶斯视角: 与传统的频率学派方法不同,贝叶斯推断将参数视为随机变量,并利用后验分布来描述参数的不确定性。本书将详细介绍如何计算和理解后验分布,以及如何从中提取有用的统计量,例如后验均值、中位数、众数以及置信区间(或称可信区间)。 从简单到复杂:模型深化之路: 随着读者对基础概念的掌握,本书将逐步引入更复杂的模型。我们将探讨层次模型(Hierarchical Models),它允许我们共享信息并对参数进行分组估计,尤其在处理具有层级结构的数据时表现出色。此外,还会触及一些非参数模型(Non-parametric Models)的基本思想,为理解更广阔的贝叶斯建模领域奠定基础。 计算的挑战与解决方案: 许多贝叶斯模型的后验分布难以解析求解。本书将深入探讨计算贝叶斯推断的主要方法。我们将详细讲解马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法,包括Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样,并着重于理解它们的原理、优缺点以及如何评估MCMC采样的收敛性。同时,也会介绍一些近似推断的方法,如变分推断(Variational Inference),为处理大规模数据和复杂模型提供备选方案。 模型评估与选择: 如何判断一个贝叶斯模型的好坏?本书将介绍一系列模型评估和选择的标准,如DIC(Deviance Information Criterion)、WAIC(Widely Applicable Information Criterion)等,并讨论如何使用交叉验证技术来评估模型的泛化能力。我们将强调模型选择不仅是统计上的最优,也需要考虑其在实际问题中的解释性和实用性。 实际应用场景的探索: 理论最终要服务于实践。本书将通过一系列精心挑选的案例研究,展示贝叶斯推断在不同领域的应用。我们将涵盖但不限于: 机器学习: 贝叶斯模型在分类、回归、聚类等任务中的应用,例如贝叶斯线性回归、高斯过程。 统计建模: 在生物统计、社会科学、经济学等领域构建复杂的统计模型。 科学研究: 如何利用贝叶斯方法分析实验数据,量化不确定性,并进行科学决策。 数据科学: 在数据分析、预测建模、异常检测等实际问题中的应用。 软件工具的实践指导: 理论的学习离不开实践。本书将引导读者了解并使用主流的贝叶斯计算软件和编程语言,如Stan、PyMC3、JAGS等,提供代码示例和操作指南,帮助读者将所学知识转化为解决实际问题的能力。 本书的独特之处: 强调直观理解: 本书力求避免枯燥的数学推导,而是通过大量的图示、类比和直观的解释,帮助读者建立对贝叶斯方法的深刻理解。 循序渐进的学习路径: 内容设计从基础概念到复杂模型,再到计算方法和实际应用,确保读者能够稳步提升,逐步掌握贝叶斯推断的精髓。 注重实践应用: 丰富的案例研究和代码示例,使读者能够快速将理论知识应用于解决实际问题,培养独立解决问题的能力。 培养贝叶斯思维: 本书的目标是教会读者如何像一个贝叶斯主义者那样思考,如何批判性地评估不确定性,以及如何将先验知识与证据有效地结合。 无论您是统计学、计算机科学、机器学习、数据科学领域的研究者、工程师、还是对概率建模和不确定性量化充满兴趣的求知者,本书都将是您探索贝叶斯推断世界的一本不可或缺的指南。它将为您打开一扇通往更严谨、更灵活、更具洞察力的决策和建模大门。

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目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的装帧和排版也透露着一种对读者的体贴。虽然内容严肃,但纸张的触感和字体的选择都非常舒服,长时间阅读下来眼睛的疲劳感也相对较低。然而,真正令我眼前一亮的是书中那些精妙的图示。在讨论那些需要空间想象力的概念时,插图和图表的运用简直是教科书级别的示范。它们不是简单的装饰,而是理解复杂关系的视觉捷径。有些原本需要花费大量文字来描述的抽象联系,通过一张简洁的图就能瞬间被捕捉。我常常会故意先跳过文字,只看图表,然后再回头去阅读配套的解释,这种交错的阅读方式极大地增强了我对知识的记忆和提取效率。这本书成功地平衡了深度和易读性,没有因为追求学术的严谨而牺牲了作为阅读材料的友好性。它像是一位耐心的导师,知道何时该提供强有力的视觉辅助,何时又该将舞台完全留给读者的内心思考。

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我必须承认,这本书的阅读体验是需要投入精力的,它绝非可以随意放置在床头或咖啡馆里消磨时间的读物。它要求你保持一种专注的、近乎冥想的状态。我发现自己不得不准备大量的空白笔记本,用来记录那些关键的推导过程和作者提出的哲学思辨。这不是因为内容本身有多么晦涩难懂——事实上,作者在解释复杂原理时展现了惊人的清晰度——而是因为其内在的深刻性要求读者进行深层次的消化和内化。它不是知识的灌输,而是思维模式的重塑。我特别欣赏其中对于历史脉络的梳理,作者没有将当前的概念视为凭空出现,而是追溯了其思想根源,将那些看似冰冷的数学工具与人类认识世界的长期努力紧密联系起来。这种宏大的历史观,使得阅读过程充满了一种史诗般的厚重感。每读完一个章节,都仿佛完成了一次小型的心灵洗礼,对世界运行规律的理解又增添了一层细微的、不易察觉的滤镜。这本书真正触及了认知的底层逻辑,这远非一般读物所能企及。

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这本厚重的书脊让人一上手就知道它分量不轻,封面设计简洁到近乎朴素,黑白分明,让人联想到某种严谨的学术态度。我本来对这类理论性很强的著作是抱持着十二万分的谨慎的,生怕自己一头扎进去就再也爬不出来。然而,翻开内页后,我的顾虑逐渐消散了。作者的叙事如同高明的建筑师,用清晰的逻辑搭建起一个庞大而精密的思想框架。它不是那种堆砌公式和晦涩术语的教科书,更像是一份精心准备的导览图,带领读者走过那些看似险峻的思维山脉。每一步的过渡都处理得极其自然流畅,即便是初次接触核心概念的读者,也能感受到思维被逐步引导和拓展的过程。特别是对于那些习惯于线性思维的人来说,这本书提供了一种全新的、更具弹性的认知视角。它迫使你重新审视“确定性”这个概念,并开始欣赏那些隐藏在不确定性背后的丰富信息。阅读过程中,我常常会停下来,合上书本,在脑海中默默复盘刚才领悟到的那个小小的突破点。这种学习体验是罕有的,它带来的满足感并非来自轻松的阅读享受,而是源自智力上的切实攀登与征服。

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坦率地说,这本书在某些段落的处理上,给我的感觉更像是听一位经验丰富的大师在讲述他毕生的心得,而不是阅读一份标准化的说明书。它充满了对思考者的尊重,同时也暗含着一种对浅尝辄止的拒绝。作者的语言风格是一种极其克制的、内敛的优雅,没有任何多余的修饰或哗众取宠的表达。所有的论证都建立在坚实的基础之上,如同精密的仪器,每一个齿轮都在恰到好处的位置咬合。我特别留意了作者是如何处理那些经典案例的,他没有采用陈词滥调的例子,而是引入了一些非常新鲜且贴合现代议题的场景来进行阐释。这让整本书保持了一种难能可贵的“鲜活感”。很多理论著作读起来会感到时间凝滞,但这本书却仿佛在邀请你实时参与到那些正在发生的、关于不确定性的决策过程中去。我感觉自己不仅仅是在学习一种方法论,更是在学习一种看待事物、衡量风险的成熟态度。

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这本书的阅读价值在于它对“如何思考”的深刻指导,而非仅仅停留在“知道什么”。它就像一把精细的瑞士军刀,为你打开了许多原本紧闭的知识门廊。我尤其欣赏作者在批判性分析部分所展现出的那种清醒和审慎。他没有将任何一个理论体系奉为圭臬,而是不断地提醒读者,任何模型都有其局限性,真正的智慧在于知晓何时应该使用它,以及何时应该质疑它。这种辩证的、不教条的立场,是这本书最宝贵之处。读完之后,我发现自己看待新闻报道、评估商业决策,甚至只是日常生活中做选择时,都带上了一种更深层次的审视维度。它训练的不是记忆力,而是判断力。这本书的后续影响是潜移默化的,它在你合上最后一页很久之后,仍会在你的潜意识中继续发酵和发挥作用,不断地修正你对世界的认知框架。这是一次真正的、值得投入时间的智力投资。

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