具体描述
这本书帮助那些希望用数学工具解决实际问题的人们，仅有的要求可能就是懂一点概率知识和程序设计。而贝叶斯方法是一种常见的利用概率学知识去解决不确定性问题的数学方法，对于一个计算机专业的人士，应当熟悉其应用在诸如机器翻译，语音识别，垃圾邮件检测等常见的计算机问题领域。
可是本书实际上会远远扩大你的视野，即使不是一个计算机专业的人士，你也可以看到在战争环境下（二战德军坦克问题），法律问题上（肾肿瘤的假设验证），体育博彩领域（棕熊队和加人队NFL比赛问题）贝叶斯方法的威力。怎么从有限的信息判断德军装甲部队的规模，你所支持的球队有多大可能赢得冠军，在《龙与地下城》勇士中，你应当对游戏角色属性的最大值有什么样的期望，甚至在普通的彩弹射击游戏中，拥有一些贝叶斯思维也能帮助到你提高游戏水平。
除此以外，本书在共计15章的篇幅中讨论了怎样解决十几个现实生活中的实际问题。在这些问题的解决过程中，作者还潜移默化的帮助读者形成了建模决策的方法论，建模误差和数值误差怎么取舍，怎样为具体问题建立数学模型，如何抓住问题中的主要矛盾（模型中的关键参数），再一步一步的优化或者验证模型的有效性或者局限性。在这个意义上，这本书又是一本关于数学建模的成功样本。
作者简介
作者：Allen Downey，是欧林工程学院的计算机教授，加州大学伯克利分校的计算机博士。他在韦斯利学院（Wellesley College）、科尔比学院（Colby College）和加州大学伯克利分校讲授计算机科学课程。他也是O’Reilly出版的Think Stats和Think Python图书的作者。
译者：许杨毅，新浪网系统架构师，技术保障部总监，毕业于湖南大学，15年互联网工作经验。
目录信息
1.1 条件概率 1
1.2 联合概率 2
1.3 曲奇饼问题 2
1.4 贝叶斯定理 3
1.5 历时诠释 4
1.6 M&M豆问题 5
1.7 Monty Hall难题 6
1.8 讨论 8
第2章 统计计算 9
2.1 分布 9
2.2 曲奇饼问题 10
2.3 贝叶斯框架 11
2.4 Monty Hall难题 12
2.5 封装框架 13
2.6 M&M豆问题 14
2.7 讨论 15
2.8 练习 16
第3章 估计 17
3.1 骰子问题 17
3.2 火车头问题 18
3.3 怎样看待先验概率？ 20
3.4 其他先验概率 21
3.5 置信区间 23
3.6 累积分布函数 23
3.7 德军坦克问题 24
3.8 讨论 24
3.9 练习 25
第4章 估计进阶 27
4.1 欧元问题 27
4.2 后验概率的概述 28
4.3 先验概率的湮没 29
4.4 优化 31
4.5 Beta分布 32
4.6 讨论 34
4.7 练习 34
第5章 胜率和加数 37
5.1 胜率 37
5.2 贝叶斯定理的胜率形式 38
5.3 奥利弗的血迹 39
5.4 加数 40
5.5 最大化 42
5.6 混合分布 45
5.7 讨论 47
第6章 决策分析 49
6.1 “正确的价格”问题 49
6.2 先验概率 50
6.3 概率密度函数 50
6.4 PDF的表示 51
6.5 选手建模 53
6.6 似然度 55
6.7 更新 55
6.8 最优出价 57
6.9 讨论 59
第7章 预测 61
7.1 波士顿棕熊队问题 61
7.2 泊松过程 62
7.3 后验 63
7.4 进球分布 64
7.5 获胜的概率 66
7.6 突然死亡法则 66
7.7 讨论 68
7.8 练习 69
第8章 观察者的偏差 71
8.1 红线问题 71
8.2 模型 71
8.3 等待时间 73
8.4 预测等待时间 75
8.5 估计到达率 78
8.6 消除不确定性 80
8.7 决策分析 81
8.8 讨论 83
8.9 练习 84
第9章 二维问题 85
9.1 彩弹 85
9.2 Suite对象 85
9.3 三角学 87
9.4 似然度 88
9.5 联合分布 89
9.6 条件分布 90
9.7 置信区间 91
9.8 讨论 93
9.9 练习 94
第10章 贝叶斯近似计算 95
10.1 变异性假说 95
10.2 均值和标准差 96
10.3 更新 98
10.4 CV的后验分布 98
10.5 数据下溢 99
10.6 对数似然 100
10.7 一个小的优化 101
10.8 ABC（近似贝叶斯计算） 102
10.9 估计的可靠性 104
10.10 谁的变异性更大？ 105
10.11 讨论 107
10.12 练习 108
第11章 假设检验 109
11.1 回到欧元问题 109
11.2 来一个公平的对比 110
11.3 三角前验 111
11.4 讨论 112
11.5 练习 113
第12章 证据 115
12.1 解读SAT成绩 115
12.2 比例得分SAT 115
12.3 先验 116
12.4 后验 117
12.5 一个更好的模型 119
12.6 校准 121
12.7 效率的后验分布 122
12.8 预测分布 123
12.9 讨论 124
第13章 模拟 127
13.1 肾肿瘤的问题 127
13.2 一个简化模型 128
13.3 更普遍的模型 130
13.4 实现 131
13.5 缓存联合分布 132
13.6 条件分布 133
13.7 序列相关性 135
13.8 讨论 138
第14章 层次化模型 139
14.1 盖革计数器问题 139
14.2 从简单的开始 140
14.3 分层模型 141
14.4 一个小优化 142
14.5 抽取后验 142
14.6 讨论 144
14.7 练习 144
第15章 处理多维问题 145
15.1 脐部细菌 145
15.2 狮子，老虎和熊 145
15.3 分层版本 148
15.4 随机抽样 149
15.5 优化 150
15.6 堆叠的层次结构 151
15.7 另一个问题 153
15.8 还有工作要做 154
15.9 肚脐数据 156
15.10 预测分布 158
15.11 联合后验 161
15.12 覆盖 162
15.13 讨论 164
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读后感
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用户评价
**评价二：** 最近沉迷于一本书，名为《贝叶斯思维》。坦白说，初读时，我会被其中一些看起来颇为数学化的概念所吸引，但很快，我便意识到这本书的魅力远不止于此。它不是一本枯燥的教科书，而是一次思维的深度探索之旅。书中用极其生动的语言和贴近生活的例子，将一个可能显得晦涩的统计学原理，转化为一种人人都能理解和运用的思维模式。我印象最深刻的是，作者是如何将“贝叶斯更新”这一概念，应用于日常生活中那些看似微不足道的选择，比如选择哪家餐厅，或者判断一个新闻报道的真实性。这让我开始反思自己过去那种“拍脑袋”式的决策方式，以及我常常因为缺乏充分的信息而产生的焦虑。通过学习贝叶斯思维，我开始学会如何更有效地搜集信息，如何评估信息的可靠性，以及如何根据这些信息来修正我的判断。这种过程，让我感觉自己像是侦探，在信息的世界里抽丝剥茧，逐步接近真相。更重要的是，它培养了我一种“谦逊”的学习态度，知道自己永远有需要学习和改进的地方，也更加包容他人可能存在的不同看法。这本书，让我学会了如何更“睿智”地生活。
评分**评价四：** 《贝叶斯思维》这本书，给我带来的不仅仅是知识的增长，更是一种精神上的解放。我一直以为，做出一个“正确”的决定，就是要找到那个“绝对”的答案。但这本书告诉我，很多时候，并不存在绝对的答案，只有“更可能”或“不太可能”的判断。这种思维方式，让我摆脱了追求完美主义的桎梏，学会了在不确定性中寻找最优解。书中关于“信念的度量”和“证据的权重”的讲解，让我开始重新审视自己过去的一些“想当然”的想法。我意识到，很多时候，我们的观点是基于有限的信息和主观的偏见形成的，而贝叶斯思维提供了一个系统性的方法，来校正这些偏差。我记得书中举了一个例子，关于评估某个产品是否成功的概率。之前，我可能会凭直觉或者道听途说就下结论，而现在，我会主动去寻找更多的数据，分析市场反馈，并根据这些信息来更新我对产品前景的判断。这种精益求精的态度，让我无论是工作还是生活，都变得更加有条理和有效率。这本书，让我成为一个更“冷静”的思考者。
评分**评价三：** 一直以来，我都对那些能够改变我固有认知模式的书籍充满期待。而《贝叶斯思维》，无疑是近期让我感到最振奋的一本。它不像某些畅销书那样，只是提供一些浮于表面的技巧，而是深入到我们思考问题的底层逻辑。我曾一度认为，概率思维是专业人士才需要掌握的工具，但这本书彻底打破了我的这个想法。它让我意识到，我们每个人都在不自觉地进行着概率判断，只是很多时候，我们并没有意识到其中的逻辑，或者说，我们的判断方式存在着明显的缺陷。书中关于“证据”和“信念”之间关系的阐述，让我受益匪浅。我学会了如何区分“先验信念”的强度，以及如何衡量新证据对信念更新的影响程度。这种能力的提升，让我能够更客观地评估风险，做出更明智的投资决策，甚至在人际交往中，也能更准确地理解他人的意图。它让我不再容易被情绪左右，也不再轻易被片面的信息所误导。读完这本书，我感觉自己拥有了一双“火眼金睛”，能够更清晰地洞察事物的本质。
评分**评价五：** 不得不说，《贝叶斯思维》是一本极其“颠覆”的书。在阅读之前，我对概率的理解仅仅停留在简单的数学公式上，但这本书却将它升华为一种哲学，一种认识世界的方式。它让我看到了，原来我们每个人都在无形中扮演着“数据科学家”的角色，只不过我们缺乏一套科学的方法来优化这个过程。我尤其喜欢书中关于“贝叶斯因素”的介绍，它直观地展示了新的证据如何改变我们对某个假设的相信程度。这让我想到了过去很多次，当我坚持某个观点，而后来被事实证明是错误的时候，我总是难以接受。而现在，我明白，这并不是我的错，而是我没有及时根据新的证据来更新我的信念。这种“自我修正”的能力，对于一个持续进步的人来说，是多么宝贵。这本书，让我不再害怕犯错，因为我知道，每一次的错误，都是一次学习和进化的机会。它让我成为了一个更“务实”和“迭代”的学习者。
评分**评价一：** 这本书就像一把金钥匙，悄悄地打开了我看待世界的新视角。在读《贝叶斯思维》之前，我总觉得很多事情要么是对，要么是错，非黑即白，缺乏足够的灵活性。然而，这本书让我深刻理解了“概率”的真正含义，以及它如何渗透到我们生活的方方面面。我之前总是习惯于基于过去的经验做出判断，但往往会陷入“确认偏误”的泥潭，只看到支持自己观点的证据，而忽略了那些与之相悖的信息。而《贝叶斯思维》教会我的，是无论何时都要保持一种“开放”的心态，不断地根据新的证据来更新自己的认知。我记得书中举的一个例子，关于医生诊断疾病的概率，让我醍醐灌顶。原来，一个罕见的疾病，即使检测结果显示阳性，其真实患病的概率也可能不高，因为“先验概率”——也就是该疾病本身的普遍性——起着至关重要的作用。这种思维方式，不仅能帮助我做出更理性的决策，更重要的是，它让我摆脱了固执己见，学会了拥抱不确定性，甚至从中找到乐趣。它让我明白，生活不是一场考试，而是一个不断学习和调整的过程。读完这本书，我感觉自己变得更“聪明”了，不是那种死记硬背的聪明，而是那种能够融会贯通、灵活应对的智慧。
评分好贵
评分以此为机 顺便熟悉了写类
评分好贵
评分书是好书，通俗易懂。从python角度阐述了贝叶斯思维，探讨了一些建模和计算方法，并且给出了一个很实用的python框架。 但是翻译的实在是稀烂，很多地方同一个段落里的相同概念都会翻译成不同的中文词汇，简直令人发指！非得下载英文版对着看才能看懂。 2018.6.20-7.3
评分书是好书，通俗易懂。从python角度阐述了贝叶斯思维，探讨了一些建模和计算方法，并且给出了一个很实用的python框架。 但是翻译的实在是稀烂，很多地方同一个段落里的相同概念都会翻译成不同的中文词汇，简直令人发指！非得下载英文版对着看才能看懂。 2018.6.20-7.3
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