释放概率编程潜力：构建复杂模型与实践指南

"Practical Probabilistic Programming" 是一本关于新兴领域——概率编程的实用指南。该领域的核心是将概率推理方法应用到程序设计中，旨在利用编程语言的强大功能来创建复杂的概率模型，超越传统的简单固定结构如贝叶斯网络的限制。概率编程允许程序员以一种直观且灵活的方式处理不确定性，这对于机器学习至关重要，因为它能从经验中学习并进行预测。 在过去的机器学习中，概率模型主要用于描述已知信息并从观察数据中推断未知。然而，传统的方法往往受限于固定的建模框架，而概率编程则提供了一种革命性的转变。它就像从低级的电路设计进化到高级的编程语言，使得开发者能够编写出动态、可扩展和自定义的概率模型，适应各种实际问题。 本书由 Avi Pfeffer 著，Stuart Russell 作序，涵盖了概率编程的基础概念、原理、以及如何在 Python 这一广泛应用的编程语言中实践。Python的选择使得该书不仅适合理论研究者，也对那些希望在实际项目中运用概率编程的软件工程师极具价值。通过本书，读者可以学习到如何构建概率模型、估计参数、执行后验推断，以及如何在诸如贝叶斯推理、生成模型、马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）等核心技术上下功夫。 此外，书中还可能包括实例演示、最佳实践、以及如何利用现代工具如 Pyro、TensorFlow Probability 或 Edward 等进行概率编程。对于想要在这个快速发展的领域保持竞争力的读者来说，这本书提供了宝贵的实用知识和深入理解。 最后，需要注意的是版权信息，Manning Publications Co. 是该书的出版商，强调了未经许可不得复制或传播的内容。如果你有兴趣购买或了解更多折扣信息，可以通过官方渠道访问曼宁出版社的网站。这是一本值得投入时间和精力研读的资源，对于理解和应用概率编程有着重要的指导意义。