原書推介：貝葉斯方法是一種常見的利用概率學知識去解決不確定性問題的數學方法，對于一個計算機專業的人士，應當熟悉其應用在諸如機器翻譯，語音識別，垃圾郵件檢測等常見的計算機問題領域。在共計15章的篇幅中討論了怎樣解決十幾個現實生活中的實際問題。在這些問題的解決過程中，還潛移默化的幫助形成建模決策的方法論，建模誤差和數值誤差怎么取舍，怎樣為具體問題建立數學模型，如何抓住問題中的主要矛盾（模型中的關鍵參數），再一步一步的優化或者驗證模型的有效性或者局限性。在這個意義上，是一本關于數學建模的成功樣本。個人觀感：這本書是講生成模型（貝葉斯模型）的，大家可能平時關注判別模型多一些，但是如果你知道領域中的一些知識，生成模型更有效，它需要的樣本更少，訓練時間更短。書是好書，從python角度闡述了貝葉斯思維，探討了一些建模和計算方法，并且給出了一個很實用的python框架。 但是翻譯實在是爛，很多地方同一個段落里的相同概念都會翻譯成不同的中文詞匯，簡直令人發指！這書的英文原版 PDF 可以免費下載，需要一起對照著看才能看懂。
標簽：
貝葉斯
統計建模
Python
上傳時間：
2022-06-30
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