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去年出版即刻入手，主题为贝叶斯建模方法在社会科学中的使用，编程环境为R。此书从基本概念到假设检验与线性模型，再到高级的多层次和潜变量建模，最后一章还讨论了相应的哲学与数学领域就贝叶斯方法的争论，可谓比较全面，书中的应用例子都是取自社会科学范畴且提供程序代码，是认知科学中计算机建模方法的优秀参考书。要说缺点大致是在基础部分中的难度跳跃性有些大，导致对贝叶斯有关知识缺乏的人无法真正用此书来入门，这应该是由于整本书页书只有300不到有关，由此使得必须先阅读其它更适合入门的贝叶斯书籍，如Bayesian Reasoning and Machine Learning一书。
评分去年出版即刻入手，主题为贝叶斯建模方法在社会科学中的使用，编程环境为R。此书从基本概念到假设检验与线性模型，再到高级的多层次和潜变量建模，最后一章还讨论了相应的哲学与数学领域就贝叶斯方法的争论，可谓比较全面，书中的应用例子都是取自社会科学范畴且提供程序代码，是认知科学中计算机建模方法的优秀参考书。要说缺点大致是在基础部分中的难度跳跃性有些大，导致对贝叶斯有关知识缺乏的人无法真正用此书来入门，这应该是由于整本书页书只有300不到有关，由此使得必须先阅读其它更适合入门的贝叶斯书籍，如Bayesian Reasoning and Machine Learning一书。
评分去年出版即刻入手，主题为贝叶斯建模方法在社会科学中的使用，编程环境为R。此书从基本概念到假设检验与线性模型，再到高级的多层次和潜变量建模，最后一章还讨论了相应的哲学与数学领域就贝叶斯方法的争论，可谓比较全面，书中的应用例子都是取自社会科学范畴且提供程序代码，是认知科学中计算机建模方法的优秀参考书。要说缺点大致是在基础部分中的难度跳跃性有些大，导致对贝叶斯有关知识缺乏的人无法真正用此书来入门，这应该是由于整本书页书只有300不到有关，由此使得必须先阅读其它更适合入门的贝叶斯书籍，如Bayesian Reasoning and Machine Learning一书。
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评分去年出版即刻入手，主题为贝叶斯建模方法在社会科学中的使用，编程环境为R。此书从基本概念到假设检验与线性模型，再到高级的多层次和潜变量建模，最后一章还讨论了相应的哲学与数学领域就贝叶斯方法的争论，可谓比较全面，书中的应用例子都是取自社会科学范畴且提供程序代码，是认知科学中计算机建模方法的优秀参考书。要说缺点大致是在基础部分中的难度跳跃性有些大，导致对贝叶斯有关知识缺乏的人无法真正用此书来入门，这应该是由于整本书页书只有300不到有关，由此使得必须先阅读其它更适合入门的贝叶斯书籍，如Bayesian Reasoning and Machine Learning一书。
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