Python贝叶斯分析（第2版）

PyMC3和ArviZ的核心开发者教你用Python实现统计建模和概率编程

Key Features

• 来自核心开发者的经验总结
• 经典好书，全彩升级
• 图文并茂，通俗易懂

Book Description

本书是一本概率编程的入门书。本书使用概率编程库 PyMC3以及可视化库 ArviZ对贝叶斯统计分析的相关知识进行讲解，包括概率思维、概率编程、线性回归建模、广义线性模型、模型比较、混合模型、高斯过程以及推断引擎等知识。全书图文并茂，通俗易懂，适合具备一定 Python基础的读者学习使用。学完本书，读者可以利用概率思维建立贝叶斯模型并解决自己的数据分析问题。

What you will learn

• 掌握高斯分布、组间比较、分层模型、泊松回归、鲁棒逻辑回归、GLM模型、后验预测检查、信息准则、WAIC、有限混合模型、非有限混合模型、Cox过程、推断引擎等内容
• 可以利用概率思维建立贝叶斯模型并解决自己的数据分析问题

Who this book is for

这是一本概率编程的入门书，读者不需要掌握复杂的统计学知识，只要具备一定的Python 基础即可。 无论是数据科学的新手，还是有经验的专业人士，都可以从本书学到贝叶斯分析的方法，并运用Python实现。