《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》

书名：贝叶斯思维

作者：[美]Allen B. Downey（艾伦·唐尼）

出版社：人民邮电出版社：

副标题：统计建模的Python学习法

译者：许杨毅

出版年：2015-3

页数：200

格式：pdf/epub/mobi

ISBN：9787115384287

作者简介：

Allen Downey，欧林工程学院计算机教授，加州大学伯克利分校计算机博士。他在韦斯利学院（Wellesley College）、科尔比学院（Colby College）计算机科学课程由加州大学伯克利分校授课。他也是。O’Reilly出版的Think Stats和Think Python图书作者。

贝叶斯思维内容简介：

这本书帮助那些想要使用数学工具来解决实际问题的人，唯一的要求可能是理解一点概率知识和程序设计。贝叶斯方法是一种常见的数学方法，利用概率学知识来解决不确定性问题。对于计算机专业人士，他们应该熟悉机器翻译、语音识别、垃圾邮件检测等常见的计算机问题。

然而，这本书实际上会扩大你的视野。即使你不是计算机专业人士，你也可以看到在战争环境（二战德国坦克问题）、法律问题（肾肿瘤假设验证）、体育博彩领域（棕熊队和加人队NFL比赛问题)贝叶斯方法的力量。如何从有限的信息判断德国装甲部队的规模，你支持的球队赢得冠军的可能性，在龙和地下城战士，你应该对游戏角色属性的最大期望，即使在普通的彩色弹射击游戏中，有一些贝叶斯思维也可以帮助你提高游戏水平。

此外，这本书还讨论了如何解决十几个现实生活中的实际问题。在解决这些问题的过程中，作者还潜移默化地帮助读者形成了建模决策的方法论，如何选择建模误差和数值误差，如何为具体问题建立数学模型，如何把握问题中的主要矛盾(模型中的关键参数)，然后逐步优化或验证模型的有效性或局限性。从这个意义上说，这本书也是数学建模的成功样本。

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