贝叶斯方法-概率编程与贝叶斯推断

摘要: 一本概率模型的书《贝叶斯方法-概率编程与贝叶斯推断》

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• 书名：贝叶斯方法-概率编程与贝叶斯推断
• 豆瓣链接
• 时间：2017
• 数据和代码：https://github.com/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers

注意: 本书里面还是用的 Python2 和 PyMC，PyMC3版的在上面的 github 链接里有，PyMC 和 PyMC3 区别还是挺大的，所以还是以 github 链接为主吧，这个中文版仅作为参考。

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贝叶斯推理的方法非常自然和极其强大，并且自带可解释性。本书本书不会深入贝叶斯理论，而是从编程、计算的角度来介绍贝叶斯推理，重点在用mcmc方法构建贝叶斯模型，把贝叶斯理论和编程实践结合起来，使大多数程序员都可以入门并掌握。

思维导图：

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