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贝叶斯方法:概率编程与贝叶斯推断 平装 – 2017年1月1日

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基本信息

  • 出版社: 人民邮电出版社; 第1版 (2017年1月1日)
  • 外文书名: Bayesian Methods for Hackers Probabilistic Programming and Bayesian Inference
  • 平装: 214页
  • 语种: 简体中文
  • 开本: 16
  • ISBN: 7115438803, 9787115438805
  • 条形码: 9787115438805
  • 商品尺寸: 22.6 x 16.8 x 1.4 cm
  • 商品重量: 458 g
  • 品牌: 人民邮电出版社
  • ASIN: B01MTZWRS7
  • 用户评分: 平均4.2 星 12 条商品评论
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商品描述

编辑推荐

·国际杰出机器学习专家、地平线机器人技术创始人和CEO、前百度研究院执行院长余凯博士,腾讯专家研究员岳亚丁博士推荐、审校
·内容涉及Python语言库PyMC,以及相关的工具,包括NumPy\SciPy\Matplotlib,无需复杂的数学分析,通过实例、从编程的角度介绍贝叶斯分析方法,大多数程序员都可以入门并掌握。

本书的内容特色:
·学习贝叶斯思维方式
·理解计算机如何进行贝叶斯推断
·利用PyMC Python库进行编程来实现贝叶斯分析
·利用PyMC建模以及调试
·测试模型的拟合优度
·打开马尔科夫链蒙特卡洛算法的黑盒子,看看它如何工作
·利用大数定律的力量
·掌握聚类、收敛、自相关、细化等关键概念
·根据目标和预期的结果,利用损失函数来推断缺陷
·选择合理的先验,并理解其如何随着样本量的大小而变化
·克服“研发与开发”的困境:判断是否已经足够好了
·利用贝叶斯推断改良A/B测试
·在可用数据量小的情况下,解决数据科学的问题

作者简介

作者
Cameron Davidson-Pilon,接触过数学在多个领域的应用——从基因和疾病的动态演化,到金融价格的随机模型。他对于开源社区主要的贡献包括这本书以及lifelines项目。Cameron成长于加拿大的安大略省圭尔夫市,而就读于滑铁卢大学以及莫斯科独立大学。如今他住在安大略省渥太华市,并在电商领军者Shopify工作。

译者
辛愿,浙江大学硕士毕业,腾讯公司基础研究高级工程师,舆情系统开发经理。曾在百度从事推荐系统、用户画像、数据采集等相关研究工作,拥有多项专利,组织过上海大数据技术沙龙。目前专注于文本挖掘、舆情分析、智能聊天机器人等相关领域。

钟黎,腾讯公司研究员。曾在中国科学院、微软亚洲研究院、IBM研究院(新加坡)从事图像处理、语音处理、机器学习等相关研究工作,拥有多项专利,目前聚焦在自然语言处理、深度学习和人工智能等相关领域。

欧阳婷,华南理工大学硕士毕业,腾讯公司后台策略工程师。在电信、互联网行业参与过推荐系统、资源优化、KPI预测、用户画像等相关项目,拥有多项专利,目前聚焦在欺诈检测、时序分析、业务安全等相关领域。

审校者
余凯博士,地平线机器人技术创始人、CEO,国际杰出机器学习专家,中组部国家“千人计划”专家,中国人工智能学会副秘书长。余博士是前百度研究院执行院长,创建了百度深度学习研究院。他在百度所领导的团队在广告变现、搜索排序、语音识别、计算机视觉等领域做出杰出贡献,创纪录地连续三次获得公司高荣誉——“百度奖”。他还创建了中国公司自动驾驶项目,后发展为百度自动驾驶事业部。

岳亚丁博士,腾讯公司专家研究员,腾讯技术职级评委会基础研究岗位的负责委员。岳博士拥有19年在金融、电信、互联网行业的数据挖掘经验,主导或参与过用户画像、在线广告、推荐系统、CRM、欺诈检测、KPI预测等多种项目。他曾在微软(加拿大)从事行为定向广告的模型研发,另有11年的工程结构、海洋水文气象的力学研究及应用的工作经历。


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