贝叶斯思维:统计建模的Python学习法

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		贝叶斯思维:统计建模的Python学习法
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这本书帮助那些希望用数学工具解决实际问题的人们，仅有的要求可能就是懂一点概率知识和程序设计。而贝叶斯方法是一种常见的利用概率学知识去解决不确定性问题的数学方法，对于一个计算机专业的人士，应当熟悉其应用在诸如机器翻译，语音识别，垃圾邮件检测等常见的计算机问题领域。
可是本书实际上会远远扩大你的视野，即使不是一个计算机专业的人士，你也可以看到在战争环境下（二战德军坦克问题），法律问题上（肾肿瘤的假设验证），体育博彩领域（棕熊队和加人队NFL比赛问题）贝叶斯方法的威力。怎么从有限的信息判断德军装甲部队的规模，你所支持的球队有多大可能赢得冠军，在《龙与地下城》勇士中，你应当对游戏角色属性的峰值有什么样的期望，甚至在普通的彩弹射击游戏中，拥有一些贝叶斯思维也能帮助到你提高游戏水平。
除此以外，本书在共计15章的篇幅中讨论了怎样解决十几个现实生活中的实际问题。在这些问题的解决过程中，作者还潜移默化的帮助读者形成了建模决策的方法论，建模误差和数值误差怎么取舍，怎样为具体问题建立数学模型，如何抓住问题中的主要矛盾（模型中的关键参数），再一步一步的优化或者验证模型的有效性或者局限性。在这个意义上，这本书又是一本关于数学建模的成功样本。

网友对贝叶斯思维:统计建模的Python学习法的评论

最近在做一个“检查同事之间代刷考勤卡”的功能，用刷卡间隔时间在**秒之内来检测，找到的都是搭车或者邻居。所以买了本书，想看看贝叶斯算法能不能提供新的思路，本书的例子偏向“用有限的数据计算可能性”，没想到怎么在项目中使用。

如果您是软件工程师，我推荐您再阅读《Building Machine Learning System with Python》第117~146页：讲解朴素贝叶斯实际应用的。
个人感觉，这段话特别能说明两本书思路上的区别【第127页】：
Note, however, that we don't calculate any real probability any more. Instead, we are estimating which class is more likely given the evidence.
This is another reason why Naive Bayes is so robust: it is not so much interested in the real probabilities, but only in the information which class
is more likely to.

官网有英文电子版，中文有些翻译有问题，可以对照看

不错的书，总体比较通俗，但是如果没有配备对应python环境单纯来看比较麻烦
此外还涉及周边较多知识。
总体上而言对于贝叶斯的应用性学习很有帮助，但感觉案例都讲的不够透彻，总评应该在4.5分左右
值得推荐

注意，是思想，心急火燎的学学不下来的

还可以吧，代码部分不适用，书很薄

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