Computational Modeling of Cognition and Behavior 在線電子書 圖書標籤: 認知科學  認知建模  統計學  計算機建模  數據處理  神經意識（BrainMind）  Psychology  Psychologia   

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如果不是很熟悉統計和概率，那麼這本書非常新手友好，一步步講需要的各種統計概率知識，特彆是parameter estimation方麵的。如果已經瞭解這些。。。那這個書就不太閤適瞭。。。因為缺少具體的認知建模的案例。。。

非常好的一本入門書籍。編排格外地有邏輯，明顯是為入門者打造的，一步一步教導你如何在自己的研究當中應用這些模型。比如RL裏介紹瞭最常用的SARSA和eligibility traces。並且裏麵的jags代碼也挺實用的，老實說心理學領域裏絕大多數文章的模型都比較簡單的，很多情況這裏麵的jags的代碼改一改都可以直接用瞭hhh。不足之處可能就是這本書本質上偏入門，介紹的模型不是很多。作者裏有很多都是做的sequential sampling model的，對這類模型介紹的比較多，其他模型涉及較少。雖然參數推斷裏有很大篇幅是介紹貝葉斯方法的，但是第三章對在感知覺領域裏應用很多的貝葉斯模型並沒有介紹。

如果不是很熟悉統計和概率，那麼這本書非常新手友好，一步步講需要的各種統計概率知識，特彆是parameter estimation方麵的。如果已經瞭解這些。。。那這個書就不太閤適瞭。。。因為缺少具體的認知建模的案例。。。

非常好的一本入門書籍。編排格外地有邏輯，明顯是為入門者打造的，一步一步教導你如何在自己的研究當中應用這些模型。比如RL裏介紹瞭最常用的SARSA和eligibility traces。並且裏麵的jags代碼也挺實用的，老實說心理學領域裏絕大多數文章的模型都比較簡單的，很多情況這裏麵的jags的代碼改一改都可以直接用瞭hhh。不足之處可能就是這本書本質上偏入門，介紹的模型不是很多。作者裏有很多都是做的sequential sampling model的，對這類模型介紹的比較多，其他模型涉及較少。雖然參數推斷裏有很大篇幅是介紹貝葉斯方法的，但是第三章對在感知覺領域裏應用很多的貝葉斯模型並沒有介紹。

如果不是很熟悉統計和概率，那麼這本書非常新手友好，一步步講需要的各種統計概率知識，特彆是parameter estimation方麵的。如果已經瞭解這些。。。那這個書就不太閤適瞭。。。因為缺少具體的認知建模的案例。。。