Python贝叶斯建模与计算

字数: 555000
装帧: 平装
出版社: 清华大学出版社
作者: (阿根廷)奥斯瓦尔多·A.马丁,(美)拉万·库马尔,(美)劳俊鹏
出版日期: 2024-03-01
商品条码: 9787302654858
版次: 1
开本: 16开
页数: 348
出版年份: 2024

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内容简介

《Python贝叶斯建模与计算》旨在帮助贝叶斯初学者成为中级从业者。本书使用了PyMC3、TensorFlow Probability和Arviz等多个软件库的实践方法，重点是应用统计学的实践方法，并参考了基础数学理论。
本书首先回顾了贝叶斯推断的概念。第2章介绍了贝叶斯模型探索性分析的现代方法。基于这两个基本原理,接下来的章节介绍了各种模型，包括线性回归、样条、时间序列和贝叶斯加性回归树。其后几章讨论的主题包括:逼近贝叶斯计算，通过端到端案例研究展示如何在不同环境中应用贝叶斯建模，以及概率编程语言内部构件。最后一章深入讲述数学理论或扩展对某些主题的讨论，作为本书其余部分的参考。
《Python贝叶斯建模与计算》由PyMC3、ArviZ、Bambi和TensorFlowProbability等软件库的贡献者撰写。

第1章贝叶斯推断1
1.1贝叶斯建模1
1.1.1贝叶斯模型2
1.1.2贝叶斯推断介绍2
1.2一个自制采样器，不要随意尝试5
1.3支持自动推断，反对自动建模9
1.4量化先验信息的方法12
1.4.1共轭先验13
1.4.2客观先验15
1.4.3优选熵先验17
1.4.4弱信息先验与正则化先验20
1.4.5先验预测分布用于评估先验选择21
1.5练习21
第2章贝叶斯模型的探索性分析25
2.1贝叶斯推断前后的工作25
2.2理解你的假设26
2.3理解你的预测28
……