使用Python理解贝叶斯统计
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"Think Bayes - Bayesian Statistics Made Simple Version 1.0.1 by Allen B. Downey"
本书"Think Bayes"是作者Allen B. Downey基于其在大学教授的课程编写的,旨在帮助初学者理解并应用贝叶斯统计方法。它采用Python编程语言来代替数学公式,通过离散概率分布而非连续数学来解释概念,使得统计问题的解决更为直观易懂。
贝叶斯统计是一种处理不确定性的重要方法,近年来在各个领域如机器学习、数据科学和生物统计学中越来越受到重视。然而,传统的贝叶斯统计教材通常依赖于深厚的数学背景,对初学者而言门槛较高。"Think Bayes"则提供了一种全新的学习途径,适合已经掌握Python编程基础并且对概率有一定了解的读者。
书中的核心理念是,通过编程实践来理解统计概念。书中将原本复杂的积分转换为求和运算,概率分布的操作也简化为基本的循环,使得没有高级数学背景的读者也能理解并实现这些算法。这种方式不仅降低了学习难度,还鼓励读者通过实际操作来加深对理论的理解。
在"Think Bayes"中,读者将学习到如何构建和更新概率模型,如何处理不确定性,以及如何进行假设检验等关键的贝叶斯分析技术。此外,书中还将探讨如何解决实际问题,比如疾病诊断、预测模型的建立以及参数估计等。
通过阅读本书,读者不仅能掌握贝叶斯统计的基本原理,还能学会如何使用Python编写代码来解决实际的统计问题。这将为他们在数据分析、科研或工程领域中应用贝叶斯方法打下坚实的基础。"Think Bayes"是一本面向程序员和非数学专业者的理想入门教材,它以易于理解的方式揭示了贝叶斯统计的魅力。
2015-04-06 上传
2021-02-18 上传
2023-05-30 上传
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2023-12-10 上传
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