《Python貝葉斯分析（第2版）》是2023年人民郵電出版社出版的圖書，作者是奧斯瓦爾多·馬丁（Osvaldo Martin）。
基本介紹
- 中文名：Python貝葉斯分析（第2版）
- 作者：奧斯瓦爾多·馬丁（Osvaldo Martin）
- 出版時間：2023年4月
- 出版社：人民郵電出版社
- ISBN：9787115600899
- 開本：16 開
- 裝幀：平裝
內容簡介,作者簡介,圖書目錄,
內容簡介
本書是一本機率編程的入門書。本書使用機率編程庫 PyMC3以及可視化庫 ArviZ對貝葉斯統計分析的相關知識進行講解，包括機率思維、機率編程、線性回歸建模、廣義線性模型、模型比較、混合模型、高斯過程以及推斷引擎等知識。全書圖文並茂，通俗易懂，適合具備一定 Python基礎的讀者學習使用。學完本書，讀者可以利用機率思維建立貝葉斯模型並解決自己的數據分析問題。
作者簡介
奧斯瓦爾多.馬丁（ Osvaldo Martin）是阿根廷國家科學與技術研究理事會（CONICET）的一名研究員。他曾從事蛋白質、多糖及 RNA分子等結構生物信息學方面的研究，此外，在套用馬爾可夫鏈蒙特卡洛方法模擬分子動力學方向上有著豐富的經驗，他喜歡用 Python解決數據分析中的問題。
他曾講授結構生物信息學、數據科學以及貝葉斯數據分析相關的課程，在 2017年帶頭組建了阿根廷聖路易斯 PyData委員會。同時，他也是 PyMC3以及 ArviZ兩個項目的核心開發者之一。
圖書目錄
第 1 章 機率思維 1
1．1 統計學、模型以及本書採用的方法 1
1．1．1 與數據打交道 2
1．1．2 貝葉斯建模 3
1．2 機率論 4
1．2．1 解釋機率 4
1．2．2 定義機率 6
1．3 單參數推斷 14
1．4 報告貝葉斯分析結果 23
1．4．1 模型表示和可視化 23
1．4．2 總結後驗 24
1．5 後驗預測檢查 26
1．6 總結 27
1．7 練習 28
第 2 章 機率編程 30
2．1 簡介 31
2．2 PyMC3 指南 32
2．3 總結後驗 34
2．4 隨處可見的高斯分布 41
2．4．1 高斯推斷 41
2．4．2 魯棒推斷 46
2．5 組間比較 50
2．5．1 Cohen’s d 52
2．5．2 機率優勢 53
2．5．3 “小費”數據集 53
2．6 分層模型 57
2．6．1 收縮 60
2．6．2 額外的例子 63
2．7 總結 66
2．8 練習 67
第3 章 線性回歸建模 69
3．1 一元線性回歸 69
3．1．1 與機器學習的聯繫 70
3．1．2 線性回歸模型的核心 71
3．1．3 線性模型與高自相關性 75
3．1．4 對後驗進行解釋和可視化 77
3．1．5 皮爾遜相關係數 80
3．2 魯棒線性回歸 84
3．3 分層線性回歸 87
3．4 多項式回歸 94
3．4．1 解釋多項式回歸的係數 96
3．4．2 多項式回歸——終極模型 97
3．5 多元線性回歸 97
3．5．1 混淆變數和多餘變數 101
3．5．2 多重共線性或相關性太高 104
3．5．3 隱藏效果變數 107
3．5．4 增加相互作用 109
3．5．5 變數的方差 110
3．6 總結 113
3．7 練習 114
第4 章 廣義線性模型 117
4．1 簡介 117
4．2 邏輯回歸 118
4．2．1 邏輯回歸模型 119
4．2．2 鳶尾花數據集 120
4．3 多元邏輯回歸 125
4．3．1 決策邊界 125
4．3．2 模型實現 126
4．3．3 解釋邏輯回歸的係數 127
4．3．4 處理相關變數 130
4．3．5 處理不平衡分類 131
4．3．6 softmax 回歸 133
4．3．7 判別式模型和生成式模式 135
4．4 泊松回歸 137
4．4．1 泊松分布 137
4．4．2 零膨脹泊松模型 139
4．4．3 泊松回歸和ZIP 回歸 141
4．5 魯棒邏輯回歸 143
4．6 GLM 模型 144
4．7 總結 145
4．8 練習 146
第5 章 模型比較 148
5．1 後驗預測檢查 148
5．2 奧卡姆剃刀原理——簡單性和準確性 153
5．2．1 參數過多會導致過擬合 155
5．2．2 參數太少會導致欠擬合 156
5．2．3 簡單性與準確性之間的平衡 157
5．2．4 預測精度度量 157
5．3 信息準則 159
5．3．1 對數似然和偏差 159
5．3．2 赤池信息量準則 160
5．3．3 廣泛適用的信息準則 161
5．3．4 帕累托平滑重要性採樣留一法交叉驗證 161
5．3．5 其他信息準則 161
5．3．6 使用PyMC3 比較模型 162
5．3．7 模型平均 165
5．4 貝葉斯因子 168
5．4．1 一些討論 169
5．4．2 貝葉斯因子與信息準則 173
5．5 正則化先驗 176
5．6 深入WAIC 177
5．6．1 熵 178
5．6．2 KL 散度 180
5．7 總結 182
5．8 練習 183
第6 章 混合模型 185
6．1 簡介 185
6．2 有限混合模型 187
6．2．1 分類分布 188
6．2．2 狄利克雷分布 189
6．2．3 混合模型的不可辨識性 192
6．2．4 怎樣選擇K 194
6．2．5 混合模型與聚類 198
6．3 非有限混合模型 199
6．4 連續混合模型 206
6．4．1 貝塔-二項分布和負二項分布 207
6．4．2 t 分布 207
6．5 總結 208
6．6 練習 209
第7 章 高斯過程 210
7．1 線性模型和非線性數據 210
7．2 建模函式 211
7．2．1 多元高斯函式 213
7．2．2 協方差函式與核函式 213
7．3 高斯過程回歸 217
7．4 空間自相關回歸 222
7．5 高斯過程分類 229
7．6 Cox 過程 235
7．6．1 煤礦災害 236
7．6．2 紅杉數據集 238
7．7 總結 241
7．8 練習 241
第8 章 推斷引擎 243
8．1 簡介 243
8．2 非馬爾可夫方法 245
8．2．1 格線計算 245
8．2．2 二次近似法 247
8．2．3 變分法 249
8．3 馬爾可夫方法 252
8．3．1 蒙特卡洛 253
8．3．2 馬爾可夫鏈 255
8．3．3 梅特羅波利斯- 黑斯廷斯算法 255
8．3．4 哈密頓蒙特卡洛 259
8．3．5 序貫蒙特卡洛 261
8．4 樣本診斷 263
8．4．1 收斂 264
8．4．2 蒙特卡洛誤差 268
8．4．3 自相關 268
8．4．4 有效樣本量 269
8．4．5 分歧 270
8．5 總結 273
8．6 練習 273
第9 章 拓展學習 274
