貝葉斯思維統(tǒng)計(jì)建模的Python學(xué)習(xí)法(中文版)pdf無(wú)水印【高清完整版】

在本節(jié)內(nèi)容中，東坡小編為大家整理帶來(lái)的是一份pdf格式高清完整版無(wú)水印的貝葉斯思維統(tǒng)計(jì)建模的Python學(xué)習(xí)法（一般被簡(jiǎn)稱為貝葉斯思維），這是一本能夠?yàn)?span style="line-height: 12px;">希望用數(shù)學(xué)工具解決實(shí)際問(wèn)題的人們提供幫助的書籍，當(dāng)然閱讀這本書的前提是你要懂一點(diǎn)概率知識(shí)和程序設(shè)計(jì)。如果你想要查閱這份貝葉斯思維電子書的話，點(diǎn)擊本文相應(yīng)的下載地址進(jìn)行下載即可哦！

貝葉斯思維統(tǒng)計(jì)建模的Python學(xué)習(xí)法(中文版)目錄

第1章 貝葉斯定理 1

1.1 條件概率 1

1.2 聯(lián)合概率 2

1.3 曲奇餅問(wèn)題 2

1.4 貝葉斯定理 3

1.5 歷時(shí)詮釋 4

1.6 M&M豆問(wèn)題 5

1.7 Monty Hall難題 6

1.8 討論 8

第2章 統(tǒng)計(jì)計(jì)算 9

2.1 分布 9

2.2 曲奇餅問(wèn)題 10

2.3 貝葉斯框架 11

2.4 Monty Hall難題 12

2.5 封裝框架 13

2.6 M&M豆問(wèn)題 14

2.7 討論 15

2.8 練習(xí) 16

第3章 估計(jì) 17

3.1 骰子問(wèn)題 17

3.2 火車頭問(wèn)題 18

3.3 怎樣看待先驗(yàn)概率？ 20

3.4 其他先驗(yàn)概率 21

3.5 置信區(qū)間 23

3.6 累積分布函數(shù) 23

3.7 德軍坦克問(wèn)題 24

3.8 討論 24

3.9 練習(xí) 25

第4章 估計(jì)進(jìn)階 27

4.1　歐元問(wèn)題 27

4.2　后驗(yàn)概率的概述 28

4.3　先驗(yàn)概率的湮沒(méi) 29

4.4　優(yōu)化 31

4.5　Beta分布 32

4.6　討論 34

4.7　練習(xí) 34

第5章 勝率和加數(shù) 37

5.1 勝率 37

5.2 貝葉斯定理的勝率形式 38

5.3 奧利弗的血跡 39

5.4 加數(shù) 40

5.5 最大化 42

5.6 混合分布 45

5.7 討論 47

第6章 決策分析 49

6.1 “正確的價(jià)格”問(wèn)題 49

6.2 先驗(yàn)概率 50

6.3 概率密度函數(shù) 50

6.4 PDF的表示 51

6.5 選手建模 53

6.6 似然度 55

6.7 更新 55

6.8 最優(yōu)出價(jià) 57

6.9 討論 59

第7章 預(yù)測(cè) 61

7.1　波士頓棕熊隊(duì)問(wèn)題 61

7.2　泊松過(guò)程 62

7.3　后驗(yàn) 63

7.4　進(jìn)球分布 64

7.5　獲勝的概率 66

7.6　突然死亡法則 66

7.7　討論 68

7.8　練習(xí) 69

第8章 觀察者的偏差 71

8.1　紅線問(wèn)題 71

8.2　模型 71

8.3　等待時(shí)間 73

8.4　預(yù)測(cè)等待時(shí)間 75

8.5　估計(jì)到達(dá)率 78

8.6　消除不確定性 80

8.7　決策分析 81

8.8　討論 83

8.9　練習(xí) 84

第9章 二維問(wèn)題 85

9.1 彩彈 85

9.2 Suite對(duì)象 85

9.3 三角學(xué) 87

9.4 似然度 88

9.5 聯(lián)合分布 89

9.6 條件分布 90

9.7 置信區(qū)間 91

9.8 討論 93

9.9 練習(xí) 94

第10章 貝葉斯近似計(jì)算 95

10.1 變異性假說(shuō) 95

10.2 均值和標(biāo)準(zhǔn)差 96

10.3 更新 98

10.4 CV的后驗(yàn)分布 98

10.5 數(shù)據(jù)下溢 99

10.6 對(duì)數(shù)似然 100

10.7 一個(gè)小的優(yōu)化 101

10.8 ABC（近似貝葉斯計(jì)算） 102

10.9 估計(jì)的可靠性 104

10.10 誰(shuí)的變異性更大？ 105

10.11 討論 107

10.12 練習(xí) 108

第11章 假設(shè)檢驗(yàn) 109

11.1 回到歐元問(wèn)題 109

11.2 來(lái)一個(gè)公平的對(duì)比 110

11.3 三角前驗(yàn) 111

11.4 討論 112

11.5 練習(xí) 113

第12章 證據(jù) 115

12.1 解讀SAT成績(jī) 115

12.2 比例得分SAT 115

12.3 先驗(yàn) 116

12.4 后驗(yàn) 117

12.5 一個(gè)更好的模型 119

12.6 校準(zhǔn) 121

12.7 效率的后驗(yàn)分布 122

12.8 預(yù)測(cè)分布 123

12.9 討論 124

第13章 模擬 127

13.1 腎腫瘤的問(wèn)題 127

13.2 一個(gè)簡(jiǎn)化模型 128

13.3 更普遍的模型 130

13.4 實(shí)現(xiàn) 131

13.5 緩存聯(lián)合分布 132

13.6 條件分布 133

13.7 序列相關(guān)性 135

13.8 討論 138

第14章 層次化模型 139

14.1 蓋革計(jì)數(shù)器問(wèn)題 139

14.2 從簡(jiǎn)單的開始 140

14.3 分層模型 141

14.4 一個(gè)小優(yōu)化 142

14.5 抽取后驗(yàn) 142

14.6 討論 144

14.7 練習(xí) 144

第15章 處理多維問(wèn)題 145

15.1 臍部細(xì)菌 145

15.2 獅子，老虎和熊 145

15.3 分層版本 148

15.4 隨機(jī)抽樣 149

15.5 優(yōu)化 150

15.6 堆疊的層次結(jié)構(gòu) 151

15.7 另一個(gè)問(wèn)題 153

15.8 還有工作要做 154

15.9 肚臍數(shù)據(jù) 156

15.10 預(yù)測(cè)分布 158

15.11 聯(lián)合后驗(yàn) 161

15.12 覆蓋 162

15.13 討論 164

貝葉斯思維統(tǒng)計(jì)建模的Python學(xué)習(xí)法(中文版)內(nèi)容簡(jiǎn)介

該書研究數(shù)據(jù)主要來(lái)源于美國(guó)全國(guó)家庭成長(zhǎng)調(diào)查(NSFG)與行為風(fēng)險(xiǎn)因素監(jiān)測(cè)系統(tǒng)(BRFSS)，數(shù)據(jù)源及解決方案的相關(guān)代碼全部開放，具體章節(jié)列出了大量學(xué)習(xí)和進(jìn)階資料，方便讀者參考。

該書面向廣大程序員和計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生。

該書是一本以全新視角講解概率統(tǒng)計(jì)的入門圖書。拋開經(jīng)典的數(shù)學(xué)分析，Downey手把手教你用編程理解統(tǒng)計(jì)學(xué)。概率、分布、假設(shè)檢驗(yàn)、貝葉斯估計(jì)、相關(guān)性等，每個(gè)主題都充滿趣味性，經(jīng)編程解釋后變得更為清晰易懂。

貝葉斯思維統(tǒng)計(jì)建模的Python學(xué)習(xí)法(中文版)內(nèi)容截圖