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[阿根廷] 奥斯瓦尔多·马丁（Osvaldo Martin） 著，田俊 译

图书标签:

• Python
• 贝叶斯分析
• 统计建模
• 概率编程
• PyMC3
• 数据分析
• 机器学习
• 科学计算
• 统计推断
• 概率模型

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115476173

版次：1

商品编码：12283479

品牌：异步图书

包装：平装

开本：小16开

出版时间：2018-02-01

用纸：纯质纸

页数：216

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

本书介绍了贝叶斯统计中的主要概念，以及将其应用于数据分析的方法。本书采用编程计算的实用方法介绍了贝叶斯建模的基础，使用一些手工构造的数据和一部分简单的真实数据来解释和探索贝叶斯框架中的核心概念，然后在本书涉及的模型中，抽象出了线性模型用于解决回归和分类问题，此外还详细解释了混合模型和分层模型，并单独用一章讨论了如何做模型选择，还简单介绍了非参模型和高斯过程。

本书所有的贝叶斯模型都用PyMC3实现。PyMC3是一个用于概率编程的Python库，其许多特性都在书中有介绍。在本书和PyMC3的帮助下，读者将学会实现、检查和扩展贝叶斯统计模型，从而解决一系列数据分析的问题。

从本书你将学到：
从实用的角度理解基本的贝叶斯概念；
学习如何用PyMC3构建概率模型；
掌握检查和修改模型的技能；
利用分层模型的优势给模型加入结构；
针对不同的数据分析问题，找到合适的模型；
学会在不确定的情况下做模型选择；
用回归分析预测连续变量，用逻辑回归或softmax做分类；
学习如何从概率的角度思考，释放贝叶斯框架的灵活性与力量。

内容简介

《Python贝叶斯分析》从务实和编程的角度讲解了贝叶斯统计中的主要概念，并介绍了如何使 用流行的 PyMC3 来构建概率模型。阅读本书，读者将掌握实现、检查和扩展贝 叶斯统计模型，从而提升解决一系列数据分析问题的能力。本书不要求读者有任 何统计学方面的基础，但需要读者有使用 Python 编程方面的经验。

作者简介

Osvaldo Martin 是阿根廷国家科学与技术理事会（CONICET）的一名研究员。该理事会是负责阿根廷科技进步的主要组织。Osvaldo Martin 曾从事结构生物信息学和计算生物学方面的研究，此外，他在应用马尔科夫蒙特卡洛方法模拟分子方面有着丰富的经验，尤其喜欢用 Python 解决数据分析问题。他曾讲授结构生物信息学、Python 编程等课程，还开设了贝叶斯数据分析的课程。Python和贝叶斯统计改变了他对科学的认知和对问题的思考方式。他写本书的动力是希望借助 Python 帮助大家理解概率模型，同时，他也是 PyMOL 社区（一个基于C/Python 的分子可视化社区）的活跃成员，他也对PyMC3 社区做了一些贡献。

译者简介
田俊，计算机专业硕士。2016 年毕业于中国科学院自动化研究所，主要研究方向为自然语言处理中的短文本分类，毕业后曾在滴滴出行担任算法工程师，目前在微软从事自然语言处理方面的工作。

中文版审校者简介
劳俊鹏，心理学博士，PyMC团队成员。2014年毕业于英国格拉斯哥大学，主要研究认知神经心理学。2013年至今在瑞士弗里堡大学从事心理学研究，专攻数据建模分析和神经计算模型。

目录

第 1章 概率思维——贝叶斯推断指南 1

1．1 以建模为中心的统计学 1
1．1．1 探索式数据分析 2
1．1．2 统计推断 3
1．2 概率与不确定性 4
1．2．1 概率分布 6
1．2．2 贝叶斯定理与统计推断 9
1．3 单参数推断 11
1．3．1 抛硬币问题 11
1．3．2 报告贝叶斯分析结果 20
1．3．3 模型注释和可视化 20
1．3．4 总结后验 21
1．4 后验预测检查 24
1．5 安装必要的 Python 库 24
1．6 总结 25
1．7 练习 25

第2章 概率编程——PyMC3 编程指南 27

2．1 概率编程 27
2．1．1 推断引擎 28
2．2 PyMC3 介绍 40
2．2．1 用计算的方法解决抛硬币问题 40
2．3 总结后验 47
2．3．1 基于后验的决策 48
2．4 总结 50
2．5 深入阅读 50
2．6 练习 51

第3章 多参和分层模型 53

3．1 冗余参数和边缘概率分布 53
3．2 随处可见的高斯分布 55
3．2．1 高斯推断 56
3．2．2 鲁棒推断 59
3．3 组间比较 64
3．3．1 “小费”数据集 65
3．3．2 Cohen’s d 68
3．3．3 概率优势 69
3．4 分层模型 69
3．4．1 收缩 72
3．5 总结 74
3．6 深入阅读 75
3．7 练习 75

第4章 利用线性回归模型理解并预测数据 77

4．1 一元线性回归 77
4．1．1 与机器学习的联系 78
4．1．2 线性回归模型的核心 78
4．1．3 线性模型与高自相关性 83
4．1．4 对后验进行解释和可视化 86
4．1．5 皮尔逊相关系数 89
4．2 鲁棒线性回归 95
4．3 分层线性回归 98
4．3．1 相关性与因果性 103
4．4 多项式回归 105
4．4．1 解释多项式回归的系数 107
4．4．2 多项式回归——终极模型？ 108
4．5 多元线性回归 108
4．5．1 混淆变量和多余变量 112
4．5．2 多重共线性或相关性太高 115
4．5．3 隐藏的有效变量 117
4．5．4 增加相互作用 120
4．6 glm 模块 120
4．7 总结 121
4．8 深入阅读 121
4．9 练习 122

第5章 利用逻辑回归对结果进行分类 123

5．1 逻辑回归 123
5．1．1 逻辑回归模型 125
5．1．2 鸢尾花数据集 125
5．1．3 将逻辑回归模型应用到鸢尾花数据集 128
5．2 多元逻辑回归 131
5．2．1 决策边界 132
5．2．2 模型实现 132
5．2．3 处理相关变量 134
5．2．4 处理类别不平衡数据 135
5．2．5 如何解决类别不平衡的问题 137
5．2．6 解释逻辑回归的系数 137
5．2．7 广义线性模型 138
5．2．8 Softmax 回归或多项逻辑回归 139
5．3 判别式和生成式模型 142
5．4 总结 144
5．5 深入阅读 145
5．6 练习 145

第6章 模型比较 147

6．1 奥卡姆剃刀——简约性与准确性 147
6．1．1 参数太多导致过拟合 149
6．1．2 参数太少导致欠拟合 150
6．1．3 简洁性与准确性之间的平衡 151
6．2 正则先验 152
6．2．1 正则先验和多层模型 153
6．3 衡量预测准确性 153
6．3．1 交叉验证 154
6．3．2 信息量准则 155
6．3．3 用 PyMC3 计算信息量准则 158
6．3．4 解释和使用信息校准 162
6．3．5 后验预测检查 163
6．4 贝叶斯因子 164
6．4．1 类比信息量准则 166
6．4．2 计算贝叶斯因子 166
6．5 贝叶斯因子与信息量准则 169
6．6 总结 171
6．7 深入阅读 171
6．8 练习 171

第7章 混合模型 173

7．1 混合模型 173
7．1．1 如何构建混合模型 174
7．1．2 边缘高斯混合模型 180
7．1．3 混合模型与计数类型变量 181
7．1．4 鲁棒逻辑回归 187
7．2 基于模型的聚类 190
7．2．1 固定成分聚类 191
7．2．2 非固定成分聚类 191
7．3 连续混合模型 192
7．3．1 beta- 二项分布与负二项分布 192
7．3．2 t 分布 193
7．4 总结 193
7．5 深入阅读 194
7．6 练习 194

第8章 高斯过程 195

8．1 非参统计 195
8．2 基于核函数的模型 196
8．2．1 高斯核函数 196
8．2．2 核线性回归 197
8．2．3 过拟合与先验 202
8．3 高斯过程 202
8．3．1 构建协方差矩阵 203
8．3．2 根据高斯过程做预测 207
8．3．3 用 PyMC3 实现高斯过程 211
8．4 总结 215
8．5 深入阅读 216
8．6 练习 216

《Python贝叶斯分析：探索数据背后的不确定性》 前言 在数据爆炸式增长的今天，如何从海量信息中提取有价值的见解，并对未来的不确定性做出更明智的判断，已成为各行各业面临的共同挑战。传统的数据分析方法往往侧重于描述现状和发现模式，但在面对“如果……会怎样？”、“最有可能的结果是什么？”这类问题时，显得力不从心。贝叶斯分析，作为一种处理不确定性、整合先验知识并不断更新信念的强大统计框架，为我们提供了一种全新的视角。 本书《Python贝叶斯分析：探索数据背后的不确定性》旨在引导读者掌握一套系统而实用的贝叶斯分析方法，并借助于强大的Python生态系统，将理论与实践紧密结合。我们相信，通过学习和应用贝叶斯方法，你将能更深入地理解数据的内在规律，更有效地量化模型中的不确定性，并最终做出更具说服力的决策。 本书内容概述 本书将带领你踏上一段从基础概念到高级应用的贝叶斯分析探索之旅。我们将从贝叶斯定理的核心思想出发，逐步深入到概率模型构建、模型拟合、模型评估以及结果解读等关键环节。贯穿全书的，将是Python强大的数据科学库，如NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib以及专门为贝叶斯分析设计的Stan、PyMC等工具。 第一部分：贝叶斯分析的基石 导论：为什么选择贝叶斯？ 我们首先会探讨传统统计方法与贝叶斯方法的根本区别。为什么在面对信息不完整、存在先验知识以及需要量化不确定性时，贝叶斯方法具有独特的优势？我们将通过一些生动的例子，展示贝叶斯思维在日常生活和科学研究中的应用潜力。 核心思想： 贝叶斯定理的直观解释。我们不会止步于公式的推导，而是深入理解先验、似然和后验概率之间的深刻联系，以及如何将新的证据融入到现有的认知中。 概率模型： 介绍构建概率模型的基本要素，包括随机变量、概率分布以及如何用数学语言描述数据生成过程。我们将接触到诸如二项分布、泊松分布、正态分布等基础分布，并理解它们在不同场景下的应用。 Python中的概率编程入门 在这一部分，我们将开始接触Python，并介绍一些基础的概率计算工具。你将学习如何使用NumPy和SciPy进行概率分布的采样、计算概率密度函数（PDF）、累积分布函数（CDF）等。 可视化基础： 掌握使用Matplotlib和Seaborn绘制概率分布图、直方图等，直观地理解概率模型的形态。 第二部分：构建和拟合贝叶斯模型 贝叶斯模型构建：从简单到复杂 参数估计： 学习如何使用贝叶斯方法估计模型参数。我们将从简单的单参数模型开始，逐步扩展到多参数模型，例如线性回归中的参数估计。 层次模型： 介绍层次贝叶斯模型的概念，它能够有效地处理数据中的分组结构和随机效应，从而提高模型的泛化能力。我们将通过具体案例，展示层次模型如何捕捉数据的层级信息。 缺失数据处理： 贝叶斯方法在处理缺失数据方面也表现出色。我们将学习如何通过将缺失值视为模型参数进行推断，从而获得更稳健的结果。 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 方法 MCMC原理： MCMC是贝叶斯分析中至关重要的计算工具。我们将深入浅出地讲解MCMC的原理，包括马尔可夫链、平稳分布以及如何通过模拟来逼近后验分布。 Gibbs Sampling与Metropolis-Hastings算法： 介绍两种经典的MCMC算法，理解它们的工作机制和适用场景。 Python中的MCMC实现： 重点介绍PyMC和Stan等强大的贝叶斯建模库。你将学习如何使用这些库来定义模型、运行MCMC采样，并获取模型的后验推断结果。我们将通过大量的代码示例，演示如何构建不同类型的贝叶斯模型。 第三部分：模型评估与模型比较 后验推断与可视化 后验分布的解释： 如何从MCMC采样结果中提取有意义的信息？我们将学习计算后验均值、中位数、分位数、置信区间（Credible Intervals）等。 可视化后验： 利用Trace Plot、Posterior Predictive Distribution Plot等图表，直观地诊断MCMC采样效果，并理解模型的后验不确定性。 模型诊断： 学习如何检查MCMC链是否收敛，是否存在自相关等问题，并掌握相应的诊断方法。 模型评估与选择 预测性能评估： 如何评估模型的预测能力？我们将介绍交叉验证、预测区间等概念。 模型比较： 当存在多个候选模型时，如何选择最优的模型？我们将探讨信息准则（如WAIC、LOO-CV）以及贝叶斯因子等模型比较方法。 第四部分：高级贝叶斯模型与应用 广义线性模型（GLMs）与贝叶斯回归 泊松回归、逻辑回归的贝叶斯视角： 将之前学到的贝叶斯框架应用于更广泛的回归问题。 贝叶斯线性回归的进阶： 学习如何处理更复杂的回归场景，例如包含交互项、多项式项等。 时间序列分析的贝叶斯方法 ARIMA模型的贝叶斯实现： 探索如何使用贝叶斯方法对时间序列数据进行建模和预测。 状态空间模型： 介绍状态空间模型的概念，以及如何在贝叶斯框架下处理动态系统。 贝叶斯层次模型在不同领域的应用 医学统计： 例如临床试验数据分析、流行病学研究。 社会科学： 例如调查数据分析、教育评估。 金融工程： 例如风险建模、资产定价。 机器学习： 例如贝叶斯神经网络、主题模型。 不确定性量化与决策 如何量化模型和数据的来源的不确定性？ 如何将贝叶斯推断结果应用于实际决策？ 第五部分：实践与进阶 案例研究： 我们将通过多个真实世界的数据集，展示如何一步步地应用贝叶斯分析解决实际问题。这些案例将涵盖上述介绍的各种模型和技术。 MCMC算法的调优与高级技巧： 针对MCMC采样效率问题，介绍一些进阶的调优技巧，例如步长调整、自适应MCMC等。 使用Stan进行高级建模： 进一步探索Stan强大的建模语言，以及它在处理复杂模型时的优势。 未来展望： 简要介绍贝叶斯分析领域的前沿研究方向，例如深度生成模型、因果推断等。 本书特色 理论与实践并重： 兼顾贝叶斯分析的数学原理和Python的编程实现，确保读者既能理解“为什么”，也能掌握“怎么做”。 循序渐进的教学设计： 从基础概念入手，逐步引入复杂的模型和技术，适合不同水平的读者。 丰富的Python代码示例： 提供大量可运行的代码，帮助读者快速上手，并在实际操作中加深理解。 强调不确定性量化： 贯穿全书的核心思想是理解和量化不确定性，这在现代数据分析中至关重要。 贴近实际应用： 通过案例研究，展示贝叶斯分析在解决真实世界问题中的强大能力。 目标读者 本书适合以下读者： 对数据分析、统计建模感兴趣的初学者。 希望学习更强大、更灵活的统计推断方法的统计学家和数据科学家。 需要处理不确定性、进行预测和决策的各领域研究人员和从业者。 熟悉Python编程，并希望将其应用于统计建模的开发者。 结语 贝叶斯分析不仅仅是一种统计技术，更是一种思维方式。它鼓励我们拥抱不确定性，不断更新我们的信念，并从数据中获得更深刻的洞察。《Python贝叶斯分析：探索数据背后的不确定性》将是你掌握这一强大工具的得力助手。我们期待与你一同踏上这场数据探索的精彩旅程。

评分☆☆☆☆☆

读完《Python贝叶斯分析》这本书，我感觉自己对如何量化不确定性这件事有了前所未有的清晰认知。在过去，我习惯于看到一个结果，然后直接接受它，或者用一些简单的平均值来概括。但这本书彻底改变了我的视角。它教会我，任何结果都伴随着一定程度的不确定性，而贝叶斯方法恰好提供了一种系统化的方法来表达和更新这种不确定性。作者在书中通过大量的实际案例，展示了如何利用Python进行贝叶斯建模。从简单的线性回归到更复杂的层次模型，每一种方法都被拆解得非常细致，配合着生动的代码，让抽象的统计概念变得触手可及。我尤其欣赏书中的例子，它们不是那种脱离实际的纯理论演示，而是涉及到诸如市场营销效果评估、医学诊断可靠性分析等真实世界的问题。通过这些例子，我不仅学会了如何应用贝叶斯方法，更重要的是，我学会了如何用贝叶斯思维去分析和解决问题。它不仅仅是一本编程指南，更像是一本关于如何进行严谨、量化分析的哲学书。阅读过程中的每一行代码，每一次模型结果的解读，都像是一次思维的启迪，让我对数据分析的理解提升到了一个新的高度。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样从传统统计学背景转过来的读者来说，《Python贝叶斯分析》简直是一场及时雨。一直以来，我对频率学派的统计方法虽然熟练，但总觉得在某些方面，它无法很好地表达我们对参数的主观信念，也难以在数据更新时直观地量化这种信念的变化。这本书彻底打通了我的任督二脉。它用Python作为载体，将贝叶斯统计的强大之处展现在我眼前。作者的讲解逻辑非常清晰，从基础的先验分布、似然函数，到复杂的马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，都能够用易于理解的方式呈现。我最欣赏的是书中对于模型选择和模型评估的介绍。它不仅仅是教我如何拟合一个模型，更是指导我如何根据实际问题，选择合适的模型，以及如何评估模型的优劣。通过书中的代码示例，我能够实际操作，亲身体验不同模型在处理同一数据集时的表现差异，这种实践操作，比任何理论讲解都来得更深刻。它让我明白，数据分析并非只是简单的套用公式，而是一个充满探索和创造的过程。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我真正对数据背后隐藏的逻辑产生了深刻的理解，而不仅仅是停留在表面数字的工具书。刚拿到《Python贝叶斯分析》的时候，我带着一点点对统计学的敬畏和对Python编程的熟悉感。我一直认为，理解一个现象，不只是描述它，更重要的是去探究它“为什么”是这样，以及在不确定性中如何做出更明智的判断。这本书恰恰满足了我这样的需求。它没有像很多初学者书籍那样，上来就抛出一堆复杂的公式和定义，而是循序渐进地引导我思考。从最基础的概率概念，到如何将这些概念应用于实际问题，书中都有非常清晰的讲解。我特别喜欢它用Python来实践这些理论的方式。很多时候，我们学到的统计方法，如果不能在实际中应用，很快就会遗忘。而这本书通过大量的代码示例，让我能够亲手去实现、去感受贝叶斯方法的魅力。比如，在处理一些真实世界的数据集时，我能够通过书中的代码，直观地看到模型是如何一步步更新信念的，这种“动态”的学习过程，比单纯看书本上的理论要生动得多，也更容易理解。它让我明白，贝叶斯方法不仅仅是一种统计技术，更是一种看待世界、处理不确定性的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书为我打开了一个全新的视角，让我能够以一种更加灵活和动态的方式来审视数据和不确定性。我一直认为，在现实世界中，很多问题都不是非黑即白的，我们往往需要根据不断更新的信息来调整自己的判断。贝叶斯分析恰好提供了这样一个框架。而《Python贝叶斯分析》这本书，就像一座桥梁，将我从对贝叶斯理论的模糊认识，带到了能够实际应用它的境地。书中循序渐进的讲解方式，让我这个非统计学专业背景的读者，也能逐步领悟其精髓。无论是关于先验选择的讨论，还是如何通过Python代码实现后验分布的计算，都显得尤为详尽。我尤其喜欢书中对于一些经典案例的重新解读，它用贝叶斯的方法，展示了如何更深入地理解数据中的信息，以及如何量化我们对不同结论的信心程度。这本书不仅教会了我技术，更重要的是，它塑造了我处理不确定性问题的一种思维模式，让我不再惧怕模糊，而是学会拥抱它，并从中寻找更优的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的不仅仅是技术层面的提升，更是一种全新的思考模式。在接触《Python贝叶斯分析》之前，我可能更多地将数据分析视为一种“找出最佳答案”的过程，而贝叶斯方法则让我意识到，在很多情况下，我们能够做的不是找到一个绝对正确的答案，而是根据现有的证据，不断更新我们对不同可能性的信念。书中的讲解方式非常巧妙，它并没有一开始就堆砌复杂的数学公式，而是从一些直观的例子入手，逐渐引导读者理解贝叶斯定理的核心思想。然后，通过Python的实践，让我能够亲手去构建和运行贝叶斯模型。我特别喜欢书中对模型解释的部分，它不仅仅是展示模型结果，更是深入剖析了结果背后的逻辑，以及模型是如何从先验信念出发，逐步融合证据，最终形成后验信念的。这种深入的解释，让我不再仅仅是一个模型的“使用者”，而是能够真正理解模型的工作原理，并根据实际情况进行调整和优化。这本书让我明白，在不确定性中做决策，更重要的是一个不断学习和迭代的过程，而贝叶斯方法正是实现这一过程的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

印刷很好，纸张用得也好。内容不错，需要有一定基础的人阅读

评分☆☆☆☆☆

随后再来评价，希望京东尽量按时送达，快过年了，拖了两次，非要推倒第二天晚上一起送，有点误事。

评分☆☆☆☆☆

物流很快

评分☆☆☆☆☆

pymc 3专题。如有更好的同类数目请推荐

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

贝叶斯 反正都要学 慢慢学

评分☆☆☆☆☆

贝叶斯概率理论的实现，值得参考。

评分☆☆☆☆☆

要有基础的人看，讲的也算全面，但看起来还是有点吃力