本书是一本概率编程的入门书。本书使用概率编程库 PyMC3以及可视化库 ArviZ对贝叶斯统计分析的相关知识进行讲解，包括概率思维、概率编程、线性回归建模、广义线性模型、模型比较、混合模型、高斯过程以及推断引擎等知识。全书图文并茂，通俗易懂，适合具备一定 Python基础的读者学习使用。学完本书，读者可以利用概率思维建立贝叶斯模型并解决自己的数据分析问题。

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韦来生等编著的《贝叶斯分析》的主要内容从2004年以来为中国科学技术大学概率论与数理统计专业研究生讲授过多次。大约可在54学时内讲授本书第1—5章的主要内容，第6章、第7章可根据实际情况选讲其中部分内容，也可不讲。第8章主要是供阅读的材料，其中第8章8。1节可作为经验贝叶斯方法的简介。书中标“*”号的小节可略去不讲，留给读者作为阅读材料。如果要在36学时内讲授本课程，可选讲本书第1—4章的主要内容和第5章的部分内容。本书可作为相关院校研究生、青年教师以及从事统计工作的工程技术人员的参考书。

统计决策论及贝叶斯分析：第二版，ISBN：9787503725333，作者：（美）[J.O.伯杰]James O.Berger著；贾乃光译

《现代统计学系列丛书:贝叶斯统计》共六章，主要内容包括绪论、先验分布的选取、后验分布的计算、贝叶斯统计推断、贝叶斯统计决策和贝叶斯统计计算。书中各章配有大量的例题和习题，书末附有常用的几个表格和部分习题解答供读者查用。可作为高等学校统计学专业及相关专业本科生的教材，亦可作为统计专业的研究生、教师以及应用统计工作者的参考用书。

《全国统计教材编审委员会"十二五"规划教材:贝叶斯统计(第2版)》不仅与书本知识紧密结合，与课时教学密切配合。而且它在夯实学生基础知识、培养基本技能的同时，更加注重提高学生的发散思维能力。《全国统计教材编审委员会"十二五"规划教材:贝叶斯统计(第2版)》沿着知识、能力、应用的训练主线，层次分明，难易有度，延展有序。

本书展示了如何使用真实的数据真实地进行贝叶斯数据分析。作者从概率与程序设计的基本概念出发，逐步带你进阶，帮助你最终掌握在实际的贝叶斯数据分析中常用的高级模型。本书分为三大部分，共有25章。第一部分介绍基础知识，内容包括贝叶斯推断的基本思想、模型、概率及R语言编程。第二部分涵盖了现代贝叶斯数据分析的所有关键思想。第三部分介绍如何在实际数据上应用贝叶斯方法。 编辑推荐 如果你认为统计学很难，或许是因为你在入门时错过了本书。本书篇幅大、内容全，其可读性却出人意料地高。作者从概率与程序设计的基本概念出发，带你逐渐掌握实际数据分析中常用的高级模型。你会知道，入门贝叶斯统计并不需要天赋或魔法，只需一页一页地跟随本书学习即可。 新版在第1版的基础上做了大幅更新，包括新增了易读的代码、重写了贝叶斯推断的相关内容，全书结构也更加合理。作者邀请你搭上这趟“贝叶斯数据分析...(展开全部)

本书共分为贝叶斯推断基础，贝叶斯数据分析基础，高级计算，回归模型，以及非线性和非参数模型五部分。第一部分包括：概率与推断、单参数模型、多参数模型等；第二部分包括：模型核查、模型评价、对比及延伸等；第三部分主要介绍贝叶斯计算入门，马尔可夫链模拟基本概念等；第四部分包括：回归模型简介，分层线性模型等；第五部分介绍参数非线性模型，基函数模型等。

贝叶斯推理的方法非常自然和极其强大。然而，大多数图书讨论贝叶斯推理，依赖于非常复杂的数学分析和人工的例子，使没有强大数学背景的人无法接触。不过，现在好了，卡梅伦的这本书从编程、计算的角度来介绍贝叶斯推理，把贝叶斯理论和编程实践结合起来，使大多数程序员都可以入门并掌握。 本书通过强大的Python语言库PyMC，以及相关的Python工具，包括NumPy\SciPy\Matplotlib讲解了概率编程。通过本书介绍的方法，读者只需付出很少的努力，就能掌握有效的贝叶斯分析方法。

本书从数学、哲学、计算机科学、神经科学和人工智能等角度，全面阐述了贝叶斯理论背后的基础知识、思维方式和丰富哲理。贝叶斯定理一旦与算法相结合，就不再是一套枯燥的数学理论或认识论，而变成了应用广泛的知识宝库，催生了众多现代数学定理，以及令人称道的实践成果。作者一改传统的数学探讨模式，不仅展现了贝叶斯理论背后的科学思想，还阐述了它与人类思维之间的深刻关系，并对各相关领域和人工智能的发展进行了展望。本书适合喜爱数学、算法、机器学习、人工智能、逻辑学和哲学的大众读者，读者无须过多数学和算法知识就能读懂。