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图书标签:

• 概率图模型
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• 贝叶斯推断
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• 人工智能
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店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115471345

商品编码：20802844020

概率图模型 基于R语言+贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断

YL12008 9787115471345 9787115438805

关于本书有任何问题，请联系： 王峰松

书 号： 978-7-115-47134-5

页 数： 204

印刷方式： 彩色印刷

开 本： 小16开

出版状态： 正在印刷

2017.12

 

59.00

 

【预计上市时间：12月12日】

概率图模型结合了概率论与图论的知识，提供了一种简单的可视化概率模型的方法，在人工智能、机器学习和计算机视觉等领域有着广阔的应用前景。

本书旨在帮助读者学习使用概率图模型，理解计算机如何通过贝叶斯模型和马尔科夫模型来解决现实世界的问题，同时教会读者选择合适的R语言程序包、合适的算法来准备数据并建立模型。

本书适合各行业的数据科学家、机器学习爱好者和工程师等人群阅读、使用。

贝叶斯方法：概率编程与贝叶斯推断

 

【加】Cameron Davidson-Pilon（卡梅隆 戴维森-皮隆） (作者)辛愿,钟黎,欧阳婷(译者)王峰松(责任编辑)

书 号

978-7-115-43880-5

页 数

200

印刷方式

彩色印刷

开 本

小16开

出版状态

正在印刷

出版时间 2016.12

 

出版社  人民邮电出版社

 

 

贝叶斯推理的方法非常自然和极其强大。然而，大多数图书讨论贝叶斯推理，依赖于非常复杂的数学分析和人工的例子，使没有强大数学背景的人无法接触。不过，现在好了，卡梅伦的这本书从编程、计算的角度来介绍贝叶斯推理，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。

 

本书通过强大的Python语言库PyMC，以及相关的Python工具，包括NumPySciPyMatplotlib讲解了概率编程。通过本书介绍的方法，读者只需付出很少的努力，就能掌握有效的贝叶斯分析方法。

第1章　贝叶斯推断的哲学　1
1．1　引言　1
1．1．1　贝叶斯思维　1
1．1．2　贝叶斯推断在实践中的运用　3
1．1．3　频率派的模型是错误的吗？　4
1．1．4　关于大数据　4
1．2　我们的贝叶斯框架　5
1．2．1　不得不讲的实例：抛硬币　5
1．2．2　实例：图书管理员还是农民　6
1．3　概率分布　8
1．3．1　离散情况　9
1．3．2　连续情况　10
1．3．3　什么是　12
1．4　使用计算机执行贝叶斯推断　12
1．4．1　实例：从短信数据推断行为　12
1．4．2　介绍我们的，板斧：PyMC　14
1．4．3　说明　18
1．4．4　后验样本到底有什么用？　18
1．5　结论　20
1．6　补充说明　20
1．6．1　从统计学上确定两个l值是否真的不一样　20
1．6．2　扩充至两个转折点　22
1．7　习题　24
1．8　答案　24
第2章　进一步了解PyMC　27
2．1　引言　27
2．1．1　父变量与子变量的关系　27
2．1．2　PyMC变量　28
2．1．3　在模型中加入观测值　31
2．1．4　·后……　33
2．2　建模方法　33
2．2．1　同样的故事，不同的结局　35
2．2．2　实例：贝叶斯A/B测试　38
2．2．3　一个简单的场景　38
2．2．4　A和B一起　41
2．2．5　实例：一种人类谎言的算法　45
2．2．6　二项分布　45
2．2．7　实例：学生作弊　46
2．2．8　另一种PyMC模型　50
2．2．9　更多的PyMC技巧　51
2．2．10　实例：挑战者号事故　52
2．2．11　正态分布　55
2．2．12　挑战者号事故当天发生了什么？　61
2．3　我们的模型适用吗？　61
2．4　结论　68
2．5　补充说明　68
2．6　习题　69
2．7　答案　69
第3章　打开MCMC的黑盒子　71
3．1　贝叶斯景象图　71
3．1．1　使用MCMC来探索景象图　77
3．1．2　MCMC算法的实现　78
3．1．3　后验的其他近似解法　79
3．1．4　实例：使用混合模型进行无监督聚类　79
3．1．5　不要混淆不同的后验样本　88
3．1．6　使用MAP来改进收敛性　91
3．2　收敛的判断　92
3．2．1　自相关　92
3．2．2　稀释　95
3．2．3　pymc．Matplot．plot()　97
3．3　MCMC的一些秘诀　98
3．3．1　聪明的初始值　98
3．3．2　先验　99
3．3．3　统计计算的无名定理　99
3．4　结论　99
第4章　从未言明的·伟大定理　101
4．1　引言　101
4．2　大数定律　101
4．2．1　直觉　101
4．2．2　实例：泊松随机变量的收敛　102
4．2．3　如何计算Var(Z)　106
4．2．4　期望和概率　106
4．2．5　所有这些与贝叶斯统计有什么关系呢　107
4．3　小数据的无序性　107
4．3．1　实例：地理数据聚合　107
4．3．2　实例：Kaggle的美国人口普查反馈比例预测比赛　109
4．3．3　实例：如何对Reddit网站上的评论进行排序　111
4．3．4　排序！　115
4．3．5　但是这样做的实时性太差了　117
4．3．6　推广到评星系统　122
4．4　结论　122
4．5　补充说明　122
4．6　习题　123
4．7　答案　124
第5章　失去一只手臂还是一条腿　127
5．1　引言　127
5．2　损失函数　127
5．2．1　现实世界中的损失函数　129
5．2．2　实例：优化“价格竞猜”游戏的展品出价　130
5．3　机器学习中的贝叶斯方法　138
5．3．1　实例：金融预测　139
5．3．2　实例：Kaggle观测暗世界 大赛　144
5．3．3　数据　145
5．3．4　先验　146
5．3．5　训练和PyMC实现　147
5．4　结论　156
第6章　弄清楚先验　157
6．1　引言　157
6．2　主观与客观先验　157
6．2．1　客观先验　157
6．2．2　主观先验　158
6．2．3　决策，决策……　159
6．2．4　经验贝叶斯　160
6．3　需要知道的有用的先验　161
6．3．1　Gamma分布　161
6．3．2　威沙特分布　162
6．3．3　Beta分布　163
6．4　实例：贝叶斯多臂老虎机　164
6．4．1　应用　165
6．4．2　一个解决方案　165
6．4．3　好坏衡量标准　169
6．4．4　扩展算法　173
6．5　从领域专家处获得先验分布　176
6．5．1　试验轮盘赌法　176
6．5．2　实例：股票收益　177
6．5．3　对于威沙特分布的专业提示　184
6．6　共轭先验　185
6．7　杰弗里斯先验　185
6．8　当N增加时对先验的影响　187
6．9　结论　189
6．10　补充说明　190
6．10．1　带惩罚的线性回归的贝叶斯视角　190
6．10．2　选择退化的先验　192
第7章　贝叶斯A/B测试　195
7．1　引言　195
7．2　转化率测试的简单重述　195
7．3　增加一个线性损失函数　198
7．3．1　收入期望的分析　198
7．3．2　延伸到A/B测试　202
7．4　**转化率：t检验　204
7．4．1　t检验的设定　204
7．5　增幅的估计　207
7．5．1　创建点估计　210
7．6　结论　211
术语表　213

概率图模型：驾驭不确定性的力量，洞察复杂系统的内在逻辑 在信息爆炸的时代，我们每天都面临着海量的数据和复杂多变的现象。从金融市场的波动，到疾病的传播，再到推荐系统的个性化服务，理解和预测这些过程中的不确定性，已经成为科学研究和实际应用的核心挑战。概率图模型，作为一种强大的数学框架，为我们提供了一套系统性的工具，能够清晰地描述和推理具有潜在依赖关系的不确定性系统。它巧妙地融合了概率论的严谨性和图论的直观性，将复杂的随机变量之间的关系可视化，从而揭示隐藏在数据背后的深层结构和因果联系。 本书旨在深入探索概率图模型的理论基础、核心算法以及在实际问题中的应用。我们将从最基础的概率论和图论概念出发，逐步构建起对概率图模型整体的认知。读者将了解到，概率图模型不仅仅是一种抽象的数学模型，更是理解和解决现实世界中诸多复杂问题的强大钥匙。 核心概念与理论基石： 本书的开篇将严谨地梳理概率论的基本原理，包括随机变量、概率分布、条件概率、贝叶斯定理等。这些概念是构建任何概率模型的基石。我们也将深入探讨图论的基础知识，包括节点、边、有向图、无向图等，为理解概率图模型的结构奠定基础。 在此基础上，我们将正式介绍概率图模型的核心概念。概率图模型的核心在于利用图结构来表示随机变量之间的条件独立性假设。我们将区分两种主要的概率图模型： 有向图模型（Bayesian Networks，贝叶斯网络）： 这类模型使用有向无环图（DAG）来表示变量之间的因果关系或依赖关系。箭头的方向代表了信息流动的方向，或者说“原因”指向“结果”。我们将详细阐述贝叶斯网络的结构如何编码联合概率分布，以及如何利用条件概率表（CPTs）来描述局部依赖关系。我们会深入探讨链式法则、边际化、条件化等操作在贝叶斯网络中的应用，为理解推理过程打下坚实基础。 无向图模型（Markov Random Fields，马尔可夫随机场）： 这类模型使用无向图来表示变量之间的对称性依赖关系，也称为马尔可夫网络。在马尔可夫网络中，变量之间的关系是相互的，没有明确的因果方向。我们将介绍因子分解（factorization）的概念，以及如何使用势函数（potential functions）来描述变量之间的局部相互作用。我们还将探讨Hammersley-Clifford定理，它建立了无向图模型与条件马尔可夫场的联系。 理解这两种图模型的内在逻辑是掌握概率图模型的关键。我们将通过大量的例子，清晰地展示不同类型的概率图模型是如何构建的，以及它们在不同场景下的适用性。 推理：从模型到洞察的桥梁 概率图模型的核心价值在于其推理能力。给定一个概率图模型，我们能够回答各种关于变量之间关系的问题，例如： 推断（Inference）： 这是概率图模型中最核心的任务之一。给定一些观测到的变量值（证据），推断未观测变量的概率分布。我们将深入讲解两种主要的推理方法： 精确推理（Exact Inference）： 对于结构相对简单的模型，我们可以精确地计算出目标变量的后验概率。我们将介绍变量消除（Variable Elimination）算法，它通过系统地消除变量来计算联合概率分布或边际概率。我们还将探讨信念传播（Belief Propagation）算法，它在树形图或近似树形图结构上的高效推理能力。 近似推理（Approximate Inference）： 当模型变得复杂，精确推理的计算复杂度过高时，我们就需要依赖近似推理技术。本书将详细介绍采样方法（Sampling Methods），例如马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，包括吉布斯采样（Gibbs Sampling）和Metropolis-Hastings算法。这些方法通过生成一系列随机样本来近似后验分布。我们还将介绍变分推断（Variational Inference），它通过最小化一个近似分布与真实后验分布之间的KL散度来找到一个最优的近似分布。 学习（Learning）： 除了推理，概率图模型还需要从数据中学习。我们将探讨结构学习（Structure Learning），即如何从数据中发现图的结构，以及参数学习（Parameter Learning），即如何学习图模型中的概率参数。我们将介绍最大似然估计（MLE）和贝叶斯估计等方法。 概率编程与贝叶斯推断：模型构建与灵活推理的新范式 现代概率建模的强大推动力之一来自于概率编程的兴起。概率编程语言（PPLs）将概率模型描述与通用编程语言相结合，使得构建复杂的概率模型变得更加直观和灵活。本书将深入介绍概率编程的核心思想，并展示如何利用概率编程语言来实现概率图模型的构建、推理和学习。 特别地，我们将着重讲解贝叶斯方法在概率图模型中的应用。贝叶斯方法的核心在于将参数也视为随机变量，并使用先验分布来表达我们对参数的初始信念。通过贝叶斯定理，我们能够结合观测数据更新这些信念，得到参数的后验分布。我们将详细阐述贝叶斯推断的整个流程，并展示如何在概率图模型中使用贝叶斯方法进行参数估计和模型选择。 应用领域：从理论到实践的飞跃 概率图模型并非仅仅是理论研究的工具，它们在各个领域都展现出强大的生命力。本书将通过一系列实际案例，展示概率图模型如何在以下领域发挥关键作用： 机器学习与人工智能： 图像识别、自然语言处理（如主题模型）、推荐系统、异常检测、决策支持系统等。 生物信息学： 基因调控网络、蛋白质相互作用、系统生物学模型等。 计算机视觉： 目标跟踪、场景理解、三维重建等。 自然语言处理： 文本分类、信息抽取、机器翻译、情感分析等。 金融工程： 风险建模、资产定价、交易策略优化等。 医疗诊断与流行病学： 疾病诊断、流行病预测、药物疗效评估等。 通过这些案例，读者将能够深刻理解概率图模型如何帮助我们从看似杂乱的数据中提炼有价值的信息，做出更明智的决策，并预测未来的趋势。 本书的学习路径与特点： 本书的结构设计旨在引导读者循序渐进地掌握概率图模型。我们将从基础概念入手，逐步深入到复杂的算法和应用。每个章节都将包含清晰的理论讲解、丰富的数学推导和直观的图示。为了更好地帮助读者实践，本书将引导读者使用R语言等流行的统计计算和编程工具来实现模型。通过实际的代码示例和练习，读者将能够亲手构建和应用概率图模型，从而加深理解。 本书强调理论与实践相结合，不仅关注数学上的严谨性，更注重模型在解决实际问题中的有效性。我们鼓励读者在学习过程中不断思考，将所学知识迁移到自己的研究或工作领域。 谁适合阅读本书？ 本书适合以下人群： 对机器学习、人工智能、统计学、数据科学等领域感兴趣的学生和研究人员。 希望深入理解不确定性建模和推理方法的工程师和数据科学家。 需要应用概率图模型解决实际问题的各行业专业人士。 对贝叶斯方法和概率编程有浓厚兴趣的读者。 掌握概率图模型，意味着掌握了驾驭不确定性的强大力量。它能够帮助我们更清晰地认识世界，更精准地预测未来，并最终做出更优的决策。本书将成为您探索概率图模型丰富世界的可靠向导。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象是其主题的深度和广度。我一直在寻找能够帮助我理解和处理复杂系统建模的方法，而“概率图模型”这个概念正好契合了我的需求。我一直对那些能够可视化变量之间依赖关系的工具很着迷，例如贝叶斯网络，它们提供了一种直观的方式来描述和理解概率性的因果关系。我希望通过学习概率图模型，能够更深入地理解数据背后隐藏的结构，并能更有效地进行预测和决策。 “基于R语言”的标签让我觉得这本书非常实用。R语言是我工作中最常使用的工具之一，它拥有庞大且活跃的社区支持，以及丰富的统计和机器学习库。如果这本书能够提供详实的R代码示例，并指导我如何利用R来实现概率图模型的构建、推断和可视化，那么我将能够更快地将理论知识转化为实践技能，并将其应用到我自己的数据分析项目中。我希望这本书能涵盖一些常用的R包，例如 `bnlearn` 或 `igraph`，并展示如何用它们来解决实际问题。 “贝叶斯方法”和“概率编程与贝叶斯推断”是我特别看重的内容。在许多实际应用中，我们往往需要处理不确定性，并且常常拥有先验的知识可以融入模型。贝叶斯方法能够很好地处理这些问题，并且通过数据的更新来优化模型。我一直想深入了解贝叶斯推断的理论和实践，特别是如何利用概率编程来简化复杂的推断过程。我希望书中能解释诸如MCMC采样等关键技术，并提供如何在R中实现这些技术的具体指导。 总而言之，我期望这套书能够成为我深入理解概率建模和贝叶斯推断的良师益友。我希望它不仅能清晰地阐述理论概念，更能提供实践操作的指导，帮助我掌握构建和应用概率图模型及贝叶斯方法的强大能力。我尤其期待书中能够包含一些真实世界的案例分析，例如在自然语言处理、图像识别或金融建模等领域，通过这些案例来展示这些先进建模技术的实际应用价值。 我最希望在这套书中找到的是关于如何设计和构建具有挑战性的概率图模型，并且能够对它们进行高效的贝叶斯推断的详细指南。我对于如何处理缺失数据、如何进行模型结构学习，以及如何评估和比较不同的模型结构感到特别好奇。此外，我也非常希望能够学习到如何利用概率编程技术，让计算机自动完成复杂的后验推断，从而大大提高我的工作效率。如果书中能够提供一些关于模型解释性以及如何将推断结果转化为可操作的洞察的建议，那将使这本书对我而言更加珍贵。

评分☆☆☆☆☆

拿到这套书，第一感觉就是厚实，内容肯定很丰富。我最近正在考虑将自己做的一些数据分析工作提升一个档次，引入一些更复杂的建模思想，而“概率图模型”这个概念听起来就充满了潜力。我尤其对那些能够揭示变量之间相互作用和因果关系的工具很感兴趣。有时候，数据中的关联性很强，但很难弄清楚到底是谁影响谁，或者是否存在隐藏的中间变量。概率图模型，特别是贝叶斯网络，似乎能够提供一个强大的框架来回答这些问题，构建一个直观的、可解释的因果图。 我对“基于R语言”的部分非常看重。我已经在R语言上投入了大量的时间和精力，熟练掌握了它的基本操作和很多常用的统计包。如果这本书能够提供清晰、可执行的R代码示例，并且能够与我熟悉的R环境无缝对接，那将大大降低我的学习门槛，让我能够快速地将理论知识转化为实践。我期待看到书中能够详细讲解如何使用R中的特定包来实现概率图模型的构建、推断和可视化，例如 `bnlearn` 或者 `rstan` 等。 “贝叶斯方法”和“概率编程与贝叶斯推断”也是我关注的重点。在实际工作中，我们经常需要处理不确定性，并且经常有先验的知识可以利用。贝叶斯方法能够很好地融入这种先验知识，并通过观察数据进行更新，这在很多问题中比传统的频率学派方法更有优势。我一直想深入了解贝叶斯推断的原理，以及如何在R中实现各种推断方法，比如MCMC采样。如果书中能提供一些关于如何选择合适的先验分布，如何诊断MCMC的收敛性，以及如何解释推断结果的实用建议，那将对我非常有帮助。 总的来说，我希望这套书能够填补我在概率建模和贝叶斯推断方面的知识空白。我希望它不仅能够讲解理论，更能提供实践的指导，让我能够独立地运用这些工具解决实际问题。我非常期待看到书中能够包含一些涉及实际案例的分析，例如在医学诊断、推荐系统或者风险评估等领域，通过这些案例来展示概率图模型和贝叶斯方法的强大应用潜力。 我非常希望能在这套书中找到关于如何构建复杂的概率图模型，并且能够对其进行有效的贝叶斯推断的系统性讲解。例如，我对于如何处理具有潜在变量的模型，以及如何将不同的概率分布和结构巧妙地融合在一起感到好奇。更重要的是，我希望能够学习到如何利用概率编程的强大功能，让计算机为我完成那些繁琐且计算量巨大的推断任务。如果书中能够提供关于如何进行模型评估、模型选择以及如何处理模型不确定性的详细指导，那将使这本书的实用价值大大提升，让我能够更有信心地将所学应用于我的研究和工作中。

评分☆☆☆☆☆

拿到这套书，我第一眼就被“概率图模型”这个主题吸引了。我一直在探索更高级的数据分析和建模方法，尤其对那些能够揭示变量之间复杂依赖关系的模型充满兴趣。想象一下，能够将现实世界中纷繁复杂的关系用图形化的方式呈现出来，并能进行严谨的概率推理，这本身就是一件极具吸引力的事情。我特别希望这本书能够深入浅出地讲解诸如贝叶斯网络、马尔可夫随机场等模型，以及它们在不同领域的应用。 “基于R语言”的承诺让我感到非常安心。R语言是我工作中不可或缺的工具，我熟悉它的语法和生态系统。如果这本书能够提供清晰、实用的R代码示例，并且能够在我现有的R环境中无缝运行，那么这将大大降低我的学习成本，并能让我更快地将理论知识转化为实际操作。我期待书中能够指导我如何使用R来构建、可视化和推断概率图模型，甚至希望它能介绍一些针对这类模型开发的R包。 “贝叶斯方法”和“概率编程与贝叶斯推断”是这本书的另一大亮点，也是我非常渴望深入了解的领域。在很多实际场景中，我们都面临着不确定性，而贝叶斯方法能够提供一种优雅且强大的方式来处理它，特别是能够有效地整合先验知识。我一直希望能够掌握构建和应用贝叶斯模型的技能，并且理解概率编程能够如何让这个过程更加自动化和高效。我希望书中能够详细解释MCMC等推断算法，并展示如何在R中灵活运用它们。 总体而言，我对这套书抱有很高的期望，希望它能成为我从初级统计分析向高级建模迈进的桥梁。我期待它不仅能提供扎实的理论基础，更能给予我实践的指导，让我能够独立地构建和应用概率图模型，并进行有效的贝叶斯推断。我尤其希望书中能够包含一些实际案例，例如在机器学习、数据挖掘或生物信息学等领域，通过这些案例来生动地展示这些方法的强大应用潜力。 我非常希望能在这套书中找到关于如何构建和理解复杂概率图模型，并且如何对其进行有效的贝叶斯推断的系统性指导。我对于如何学习模型结构，如何处理高维数据，以及如何有效地进行模型诊断和评估感到特别好奇。此外，我也非常希望能够深入理解概率编程的强大之处，例如如何利用其来构建自定义的概率模型，并高效地执行复杂的推断任务。如果书中能够提供一些关于如何将贝叶斯推断的结果转化为实际可操作的见解的建议，那将使这本书对我而言更具价值。

评分☆☆☆☆☆

这套书的封面设计和名称就给我一种专业且深入的感觉，“概率图模型”是当前统计学和机器学习领域的热门方向，而“贝叶斯方法”和“概率编程”更是其核心。我一直对那些能够处理不确定性、进行因果推断的建模方法很感兴趣，概率图模型在这方面有着得天独厚的优势，它能够将变量之间的复杂关系清晰地可视化，并能够进行严谨的概率推理。我希望这本书能够系统地介绍不同类型的概率图模型，比如贝叶斯网络和马尔可夫随机场，以及它们的数学原理和应用场景。 “基于R语言”这一点对我来说至关重要。R语言是我进行数据分析和建模的主要工具，我希望这本书能够提供与R语言无缝集成的学习体验。清晰的代码示例、详细的函数说明以及实际操作指导，都将大大提升我的学习效率。我期待书中能够介绍如何使用R来构建、训练、诊断和可视化概率图模型，甚至希望它能提及一些与概率图模型相关的R包，比如 `bnlearn` 或 `rstan`，并展示如何利用它们来解决实际问题。 “贝叶斯方法”和“概率编程与贝叶斯推断”是本书的另一大卖点，也是我非常期待深入学习的部分。在处理现实世界中的复杂问题时，我们常常会遇到不确定性，并且需要利用先验知识来辅助决策。贝叶斯方法恰恰能够很好地解决这些问题，而概率编程则能让贝叶斯推断变得更加灵活和高效。我希望书中能够详细讲解贝叶斯定理、先验分布、后验分布的概念，以及各种推断算法，如MCMC，并展示如何在R中实现这些技术。 总的来说，我希望这套书能够成为我进阶统计建模的敲门砖。我期待它不仅能提供扎实的理论基础，更能给我丰富的实践指导，让我能够独立地构建和应用概率图模型，并进行有效的贝叶斯推断。我尤其希望书中能够包含一些涉及真实案例的分析，例如在自然语言处理、推荐系统或者金融风险管理等领域，通过这些案例来生动地展示概率图模型和贝叶斯方法的强大应用能力。 我最期待在这套书中能够找到关于如何将概率图模型的理论与贝叶斯推断的实践有机结合的详细讲解。我对于如何处理具有潜在变量的模型，如何进行模型结构学习，以及如何评估和解释推断结果感到非常好奇。此外，我也希望能够深入学习概率编程的精髓，例如如何利用其来构建自定义的概率模型，并高效地执行复杂的推断任务，同时能够获得一些关于如何诊断MCMC收敛性以及如何解释后验分布的实用建议，从而大大提升我解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这套书，我真是抱持着一种既期待又有些忐忑的心情翻开的。首先，看到“2册包邮”就觉得挺划算的，而且“概率图模型”这个主题本身就很有吸引力，感觉是打开了统计建模的一个新大门。我一直对那些能将复杂关系可视化，并能进行推理的模型很感兴趣，比如贝叶斯网络，它们能够直观地展示变量之间的依赖关系，这对于理解现实世界中的许多系统非常有帮助。 我特别看重的是“基于R语言”这一点。R语言是我目前工作和学习中最常使用的统计分析工具，它拥有庞大而活跃的社区，丰富的库和函数，能够极大地提高我的工作效率。如果这本书能够很好地将概率图模型的理论与R语言的实际操作结合起来，并且提供一些清晰的代码示例，那么这将对我非常有价值。我希望它不仅仅是理论的堆砌，更重要的是能够让我通过代码去实践、去理解，去构建属于自己的概率图模型。 “贝叶斯方法”和“概率编程与贝叶斯推断”更是戳中了我的痛点。在很多实际应用场景中，我们往往拥有不确定性很强的数据，并且需要进行预测和决策。传统的频率学派方法有时候会显得力不从心，而贝叶斯方法能够自然地将先验知识融入模型，并根据数据进行更新，这种灵活性是我非常欣赏的。特别是“概率编程”这个概念，它听起来就像是一种更高级、更灵活的建模方式，能够让我们用代码来描述概率模型，然后让计算机去完成复杂的推断任务。我期待这本书能深入浅出地讲解这些内容，让我能够掌握构建和应用贝叶斯模型的强大能力。 整体来说，我对这本书的期待很高，希望它能在我掌握基础统计知识和R语言技能之后，能够带我进入一个更高级、更实用的建模领域。我尤其希望书中能够涵盖一些实际应用的案例，比如在机器学习、生物信息学、金融风险管理等领域的应用，这样我才能更好地理解概率图模型和贝叶斯方法的威力，并将所学知识迁移到我自己的研究和工作中。如果这本书能够提供一些关于模型选择、模型评估以及模型解释的指导，那就更完美了。 我希望能在这本书中找到关于如何将贝叶斯推断与概率图模型巧妙结合的秘诀。有时候，即使有了概率图模型，进行精确的贝叶斯推断也可能计算量巨大，难以处理。我渴望了解书中是如何利用概率编程技术来简化这一过程的，比如使用MCMC（马尔可夫链蒙特卡罗）方法或其他采样技术。同时，我也希望能够学习到如何评估推断结果的可靠性，以及如何根据实际情况调整模型和推断策略。如果书中能提供一些不同复杂度的案例，并详细讲解每一步的操作和背后的原理，那么这将是我收获最丰厚的部分。