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。

《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。

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。

一个诞生于200多年前的数学定理，为什么能在漫长的时间里改变医学、法律、科研、人工智能等多个领域，并成为个人理性思考和决策的强大工具？ 这正是贝叶斯定理的魅力所在。它不仅仅是一个数学公式，更是一种帮助我们在不确定性中寻找答案的思维方法。当体检报告出现异常指标时，它帮助你理性评估是否需要进一步检查；当需要对重要事实做出判断时，它教你如何权衡各种证据；在人工智能时代，它甚至是许多智能算法背后的核心原理。 本书以生动活泼的笔调，通过引人入胜的故事和案例，展示了这个源自18世纪长老会牧师托马斯·贝叶斯的研究如何产生深远影响。贝叶斯定理将帮助你学会区分相关性和因果关系，避免常见的认知偏差和决策陷阱，在纷繁复杂的信息中提取真正有价值的内容。即使没有任何数学基础，书中的真实案例分析和实践指南也能让你轻松掌握这套思维方法。 在信息爆炸的时代，拥有一个可靠的思维框架比...(展开全部)

一个诞生于200多年前的数学定理，为什么能在漫长的时间里改变医学、法律、科研、人工智能等多个领域，并成为个人理性思考和决策的强大工具？

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。

本书共六章，包括贝叶斯立场；先验分布、后验分布及贝叶斯推断；常用分布；可靠性问题；经验贝叶斯方法和贝叶斯统计的应用。作者由浅入深地细致介绍了基于贝叶斯定理而发展过程，及其用于系统地阐述和解决统计问题的方法。 本书可作为高年级本科生或研究生的贝叶斯分析教材，也适合对贝叶斯统计在工程及可靠性研究中的应用感兴趣的读者。