贝叶斯思维.统计建模的Python学习法（高清版）PDF
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内容简介 · · · · · ·
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×××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最大值有什么样的期望，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。...
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作者简介 · · · · · ·
作者：Allen Downey，是欧林工程学院的计算机教授，加州大学伯克利分校的计算机博士。他在韦斯利学院（Wellesley College）、科尔比学院（Colby College）和加州大学伯克利分校讲授计算机科学课程。他也是O’Reilly出版的Think Stats和Think Python图书的作者。
译者：许杨毅，新浪网系统架构师，技术保障部总监，毕业于湖南大学，15年互联网工作经验。
目录 · · · · · ·
第1章 贝叶斯定理 1
1.1 条件概率 1
1.2 联合概率 2
1.3 曲奇饼问题 2
1.4 贝叶斯定理 3
1.5 历时诠释 4
· · · · · · (更多)
