具体描述
作者简介
作者
Cameron Davidson-Pilon，接触过数学在多个领域的应用——从基因和疾病的动态演化，到金融价格的随机模型。他对于开源社区主要的贡献包括这本书以及lifelines项目。Cameron成长于加拿大的安大略省圭尔夫市，而就读于滑铁卢大学以及莫斯科独立大 学。如今他住在安大略省渥太华市，并在电商领军者Shopify工作。
译者
辛愿，浙江大学硕士毕业，腾讯公司基础研究高级工程师，舆情系统开发经理。曾在百度从事推荐系统、用户画像、数据采集等相关研究工作，拥有多项专利，组织过上海大数据技术沙龙。目前专注于文本挖掘、舆情分析、智能聊天机器人等相关领域。
钟黎，腾讯公司研究员。曾在中国科学院、微软亚洲研究院、IBM研究院（新加坡）从事图像处理、语音处理、机器学习等相关研究工作，拥有多项专利，目前聚焦在自然语言处理、深度学习和人工智能等相关领域。
欧阳婷，华南理工大学硕士毕业，腾讯公司后台策略工程师。在电信、互联网行业参与过推荐系统、资源优化、KPI预测、用户画像等相关项目，拥有多项专利，目前聚焦在欺诈检测、时序分析、业务安全等相关领域。
审校者
余凯博士，地平线机器人技术创始人、CEO，国际杰出机器学习专家，中国人工智能学会副秘书长。余博士是前百度研究院执行院长，创建了百度深度学习研究院。他在百度所领导的团队在广告变现、搜索排序、语音识别、计算机视觉等领域做出杰出贡献，创纪录地连续三次获得公司高荣誉——“百度奖”。他还创建了中国公司自动驾驶项目，后发展为百度自动驾驶事业部。
岳亚丁博士，腾讯公司专家研究员，腾讯技术职级评委会基础研究岗位的负责委员。岳博士拥有19年在金融、电信、互联网行业的数据挖掘经验，主导或参与过用户画像、在线广告、推荐系统、CRM、欺诈检测、KPI预测等多种项目。他曾在微软（加拿大）从事行为定向广告的模型研发，另有11年的工程结构、海洋水文气象的力学研究及应用的工作经历。
目录信息
读后感
Jupyter http://nbviewer.jupyter.org/github/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers/tree/master/ GitHub https://github.com/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers
评分只有六章 [https://download.csdn.net/download/wizardforcel/10307474] ==========================================================================================================================================================
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评分Jupyter http://nbviewer.jupyter.org/github/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers/tree/master/ GitHub https://github.com/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers
用户评价
让我印象深刻的是，这本书并没有止步于讲解“如何做”贝叶斯分析，而是更进一步，开始探讨“为何要用”这种思维范式。作者在收尾部分对频率派统计方法进行了微妙而有力的对比，这种对比不是恶意的贬低，而是基于对现代数据科学挑战的深刻理解。它清晰地指出了在面对稀疏数据、复杂因果推断或需要整合专家知识的场景时，贝叶斯框架所具备的固有优势。这种哲学层面的探讨，帮助我从一个单纯的“工具使用者”转变为一个更具批判性的“建模思想家”。我开始反思自己过去在处理某些问题时过于依赖于“最大似然”的惯性思维，并意识到这种思维定势是如何限制了我对问题复杂性的全面把握。这本书成功地将读者从“计算贝叶斯”的泥潭中拔出来，提升到了“思考概率”的更高维度，提供了一种看待整个数据科学领域问题的全新视角，这才是它最宝贵的遗产。
评分从写作的语气和选材上看，这本书明显区别于传统的学术教材，它充满了鲜明的个人色彩和一种反叛精神，这正是“黑客”二字所蕴含的精髓。作者在很多地方毫不避讳地表达了对过度简化模型的批评，并鼓励读者去拥抱模型的不确定性，而不是追求虚假的确定性。这种坦诚使得阅读体验非常放松，就像是与一位经验丰富的前辈在深夜的技术沙龙里交流心得。它没有采用那种冷冰冰的、面面俱到的面面俱到，反而选择性地聚焦于那些在实际数据分析中最容易“翻车”的关键点。比如，关于参数估计偏差的探讨，作者没有采用复杂的渐近理论来搪塞过去，而是通过模拟实验直观地展示了在小样本或强先验约束下，标准方法如何迅速失效，进而引出更稳健的贝叶斯方法。这种“哪里容易摔倒就重点提示哪里”的策略，极大地提升了阅读的实用价值，让读者能够更早地识别和规避那些隐藏在光滑数学公式背后的陷阱。
评分阅读过程中，我最大的感受是那种“动手改变世界”的驱动力被极大地激发了。这本书的结构非常注重“实践先行”，很多章节在理论讲解的篇幅甚至不如代码实现和结果分析来得多。作者似乎坚信，在信息爆炸的时代，只有亲手操作过，代码跑出结果，并对结果进行批判性审视后，才能真正“拥有”这项知识。它不仅仅是在教你如何使用工具，更是在培养你对数据背后不确定性的敬畏和掌控欲。例如，在处理模型收敛性和MCMC采样效率的部分，作者提供的不仅仅是代码片段，而是针对不同硬件和数据集规模的性能调优策略，这种深入到工程实践层面的讨论，对于我这类需要处理真实世界复杂数据的从业者来说，价值无可估量。每当遇到一个棘手的推断问题，翻开这本书，往往能找到一个优雅且可执行的解决方案，仿佛书中有一套专为“解决问题”而生的工具箱，等待你去开启和使用。这种即时反馈的学习循环，让枯燥的数学推导过程也变得充满了解谜的乐趣。
评分这本书在数据可视化的处理上也展现了与众不同的品味。它深知，对于贝叶斯推断而言，仅仅展示最终的点估计值是远远不够的，真正重要的是理解参数空间的全貌。因此，书中关于后验分布可视化和模型诊断的章节，篇幅和细致程度超出了我的预期。它教导读者如何构建出信息量最大的图表，不仅仅是二维的直方图，更是如何通过高维度的图形（比如Trace Plot、Pair Plot的巧妙运用）来揭示模型内部的交互作用和潜在的结构性问题。更关键的是，作者将“如何向非专业人士解释复杂的概率推断结果”也纳入了讨论范围，这在很多技术书籍中是缺失的一环。它强调了沟通的艺术，即如何用清晰、有说服力的图形语言来传达“我们不知道，但我们知道我们不知道的程度”，这对于任何需要对决策者负责的分析师来说，都是至关重要的软技能。这些可视化策略的引入，使得这本书超越了一本纯粹的技术手册，更像是一部关于“数据叙事学”的指南。
评分这本书的引入方式简直是教科书级别的，它没有一开始就堆砌复杂的数学符号或者生硬的理论，而是像一位经验丰富的向导，先带你领略一番贝叶斯统计的宏大图景。作者非常擅长将看似高深的概率论概念，用非常接地气、甚至可以说是“黑客”式的直觉来解释。比如，它在讲解先验概率和后验概率的权衡时，并没有直接抛出贝叶斯定理的公式，而是通过一个生活化的例子，比如“如何根据有限的证据去判断一个新发现的软件漏洞的真实性”，来层层递进地引导读者理解这种思维方式的强大之处。这种由浅入深、注重实操的叙事风格，极大地降低了初学者的心理门槛。我尤其欣赏作者在构建基础框架时所展现的耐心，每一个核心概念的铺陈都经过了精心的设计，确保读者在吸收新知识的同时，能够牢牢抓住前置知识的支撑点。它不是那种急于求成的书籍，它更像是在为你打地基，虽然前期看似缓慢，但一旦地基打牢，后续的学习和应用就会显得水到渠成，为后续更复杂的模型构建提供了坚实的理论基础和直觉上的把握。
评分posterior没有，likelihood也没有，prior乱选的，distance不知道有没有用，空手套白狼啊？。。神啊救救我的MCMCABC
评分囫囵吐枣... 以应用为导向，比较浅显易懂而且有可执行的代码，很适合工程师入门
评分真是为mcmc 操碎了心，万脸懵逼到一脸懵逼了。
评分优点是非常浅显易懂，缺点是pymc似乎已经有了pymc3和edward这些更好更快的替代者
评分作为一本应用驱动的书籍，作者成功的激发了对贝叶斯方法的兴趣，挺不错的开始！
