贝叶斯思维：统计建模的Python学习法（异步图书）

这本书旨在帮助那些希望用数学工具解决实际问题的人们，仅有的要求可能就是懂一点概率知识和程序设计。贝叶斯方法是一种常见的利用概率学知识去解决不确定性问题的数学方法，对于一个计算机专业人士，应当熟悉其在诸如机器翻译、语音识别、垃圾邮件检测等常见的计算机领域的应用。本书实际上会扩大你的视野，即使不是一个计算机专业人士，你也可以看到在战争环境下（第二次世界大战德军坦克问题），法律问题上（肾肿瘤的假设验证），体育博彩领域中（棕熊队和加人队NHL比赛问题）贝叶斯方法的威力。怎么从有限的信息判断德军装甲部队的规模？你所支持的球队有多大可能赢得冠军？在《龙与地下城》勇士中，你应当对游戏角色属性的最大值有怎样的预期？甚至在普通的彩弹射击游戏中，拥有一些贝叶斯思维也能帮助你提高游戏水平。除此以外，本书在共计15章的篇幅中讨论了怎样解决十几个现实生活中的实际问题。在这些问题的解决过程中，作者还潜移默化地帮助读者形成了建模决策的方法论，建模误差和数值误差怎么取舍，怎样为具体问题建立数学模型，如何抓住问题中的主要矛盾（模型中的关键参数），再一步一步地优化或者验证模型的有效性或者局限性。在这个意义上，这本书又是一本关于数学建模的成功样本。

内容提要
推荐序
第1章贝叶斯定理
  1.1 条件概率
  1.2 联合概率
  1.3 曲奇饼问题
  1.4 贝叶斯定理
  1.5 历时诠释
  1.6 M&M豆问题
  1.7 Monty Hall难题
  1.8 讨论
第2章统计计算
  2.1 分布
  2.2 曲奇饼问题
  2.3 贝叶斯框架
  2.4 Monty Hall难题
  2.5 封装框架
  2.6 M&M豆问题
  2.7 讨论
  2.8 练习

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