Python贝叶斯建模与计算
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《Python贝叶斯建模与计算》，[阿根廷] 奥斯瓦尔多·A.马丁（OsvaldoA.Martin) 著，出版社： 清华大学出版社。
清华大学出版社成立于1980年6月，是教育部主管、清华大学主办的综合性大学出版社[1]。清华社现年出版图书、音像制品、电子出版物等近3000种，销售规模和综合实力以及在高等教育教材市场、科技图书市场、馆配图书市场占有率均名列前茅[2]。
内容简介
《Python贝叶斯建模与计算》旨在帮助贝叶斯初学者成为中级从业者。本书使用了PyMC3、TensorFlow Probability和Arviz等多个软件库的实践方法，重点是应用统计学的实践方法，并参考了基础数学理论。
本书首先回顾了贝叶斯推断的概念。第2章介绍了贝叶斯模型探索性分析的现代方法。基于这两个基本原理,接下来的章节介绍了各种模型，包括线性回归、样条、时间序列和贝叶斯加性回归树。其后几章讨论的主题包括:逼近贝叶斯计算，通过端到端案例研究展示如何在不同环境中应用贝叶斯建模，以及概率编程语言内部构件。最后一章深入讲述数学理论或扩展对某些主题的讨论，作为本书其余部分的参考。
《Python贝叶斯建模与计算》由PyMC3、ArviZ、Bambi和TensorFlowProbability等软件库的贡献者撰写。
作者介绍
Osvaldo A. Martin是阿根廷IMASL-CONICET和芬兰阿尔托大学计算机科学系的研究员。他拥有生物物理学和结构生物信息学博士学位。多年来，他日益精进对贝叶斯方面的数据分析问题的研究。他对开发和实现贝叶斯统计和概率建模软件工具尤其感兴趣。
Ravin Kumar是谷歌的数据科学家，此前曾在SpaceX和Sweetgreen等公司工作。他拥有制造工程硕士学位和机械工程学士学位。他发现贝叶斯统计可以有效地为组织建模以及制定策略。
Junpeng Lao是谷歌的数据科学家。在此之前，他获得了博士学位，随后作为博士后在认知神经科学领域开展研究。他主要研究Bootstrapping和Permutation，由此对贝叶斯统计和生成建模产生了浓厚的兴趣。
参考文献
- ↑ 我国出版社的等级划分和分类标准，知网出书，2021-03-01
- ↑ 企业简介，清华大学出版社有限公司