





AI必須! 從做中學貝氏統計: 從事機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析一定要懂的統計利器 (修訂第2版)
Bayesian Statistics for Beginners: A Step-by-Step Approach
79
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修訂第二版的內容與前一版相同,主要是調整方程式的顏色,使之更容易區別。
內容簡介
內容介紹:
修訂第二版的內容與前一版相同,主要是調整方程式的顏色,使之更容易區別。
小編評語:『厚達六百多頁的統計學想必硬到不行?NO NO NO!這本書的進行方式實在太有創意了,我不僅一步一步跟著鑽研練習,更從實作中享受到讀懂的樂趣。』
貝氏統計因 AI 人工智慧的發展而變得更加炙手可熱,其核心是利用統計推論的方法,在觀察到新資料或證據時,利用科學方法循環更新先前假設的機率,非常適合只能依據僅有且不夠完整的資訊進行假設評估的技術。目前廣泛應用於人工智慧 (機器學習、深度學習)、社會學、生物學、醫學、公共衛生、心理學、物理及科學等領域。
正經八百的統計學應該大家都望之卻步吧,本書作者獨樹一格,摒棄枯燥的說教方式,選擇與學習者站在一起,將學習過程中腦海裡經常冒出來的問號,以豐富的圖表、實作輔助並提供許多參考資源的問答方法呈現,如同老師就在你的身邊,看得懂才學得會。對於重要觀念與公式,也會用不同顏色標示 (對了!本書是彩色印刷,灑花),並且不斷地前後呼應提醒,講七遍做二十一遍,才不會讀到後面又忘了前面,如此才能把貝氏統計的精髓深深烙印在腦中。
本書非常適合個人研讀以及想瞭解貝氏統計技術的專業研究人員,亦可做為大學高年級和研究所教學用書。
本書特色:
● 由施威銘研究室監修,適時補充編註與譯註提醒讀者,看得懂才學得會。
● 貫徹『講七遍、做二十一遍』的精神,從做中學會的就不會忘記。
● 厚達六百多頁,為考慮到學習的便利性與舒適性,採用軟精裝裝訂可攤平閱讀。
● 彩色印刷,讓內文重點、圖表與公式更容易看清楚。
修訂第二版的內容與前一版相同,主要是調整方程式的顏色,使之更容易區別。
小編評語:『厚達六百多頁的統計學想必硬到不行?NO NO NO!這本書的進行方式實在太有創意了,我不僅一步一步跟著鑽研練習,更從實作中享受到讀懂的樂趣。』
貝氏統計因 AI 人工智慧的發展而變得更加炙手可熱,其核心是利用統計推論的方法,在觀察到新資料或證據時,利用科學方法循環更新先前假設的機率,非常適合只能依據僅有且不夠完整的資訊進行假設評估的技術。目前廣泛應用於人工智慧 (機器學習、深度學習)、社會學、生物學、醫學、公共衛生、心理學、物理及科學等領域。
正經八百的統計學應該大家都望之卻步吧,本書作者獨樹一格,摒棄枯燥的說教方式,選擇與學習者站在一起,將學習過程中腦海裡經常冒出來的問號,以豐富的圖表、實作輔助並提供許多參考資源的問答方法呈現,如同老師就在你的身邊,看得懂才學得會。對於重要觀念與公式,也會用不同顏色標示 (對了!本書是彩色印刷,灑花),並且不斷地前後呼應提醒,講七遍做二十一遍,才不會讀到後面又忘了前面,如此才能把貝氏統計的精髓深深烙印在腦中。
本書非常適合個人研讀以及想瞭解貝氏統計技術的專業研究人員,亦可做為大學高年級和研究所教學用書。
本書特色:
● 由施威銘研究室監修,適時補充編註與譯註提醒讀者,看得懂才學得會。
● 貫徹『講七遍、做二十一遍』的精神,從做中學會的就不會忘記。
● 厚達六百多頁,為考慮到學習的便利性與舒適性,採用軟精裝裝訂可攤平閱讀。
● 彩色印刷,讓內文重點、圖表與公式更容易看清楚。
產品目錄
目錄:
第一篇 機率的基本概念
Ch01 先來瞭解一下機率
Ch02 聯合機率、邊際機率、條件機率
第二篇 貝氏定理和貝氏推論
Ch03 貝氏定理
Ch04 貝氏推論
Ch05 作者問題:包含兩個假設的貝氏推論
Ch06 生日問題:包含多個假設的貝氏推論
Ch07 肖像問題:利用聯合概似性進行貝氏推論
第三篇 機率函數
Ch08 機率質量函數
Ch09 機率密度函數
第四篇 貝氏共軛 (Bayesian Conjugate)
Ch10 白宮問題:Beta-二項式共軛
Ch11 鯊魚攻擊問題:Gamma-卜瓦松共軛
Ch12 楓糖問題:常態-常態共軛
第五篇 馬可夫鏈蒙地卡羅 (MCMC)
Ch13 回顧鯊魚攻擊問題:以 Metropolis 演算法進行 MCMC 分析
Ch14 MCMC 診斷技巧
Ch15 回顧白宮問題:以 Metropolis-Hastings 演算法進行 MCMC 分析
Ch16 回顧楓糖問題:以 Gibbs 採樣進行 MCMC 分析
第六篇 貝是定理的有趣應用
Ch17 生存遊戲問題:以 MCMC 進行簡單線性迴歸
Ch18 繼續討論生存遊戲問題:介紹貝氏模型選擇
Ch19 羅雷司問題:介紹貝氏網路
Ch20 萬事樂問題:介紹決策樹
附錄
A1 Beta-二項式共軛解
A2 Gamma-卜瓦松共軛解
A3 常態-常態共軛解
A4 簡單線性迴歸的共軛解
A5 迴歸資料的標準化
第一篇 機率的基本概念
Ch01 先來瞭解一下機率
Ch02 聯合機率、邊際機率、條件機率
第二篇 貝氏定理和貝氏推論
Ch03 貝氏定理
Ch04 貝氏推論
Ch05 作者問題:包含兩個假設的貝氏推論
Ch06 生日問題:包含多個假設的貝氏推論
Ch07 肖像問題:利用聯合概似性進行貝氏推論
第三篇 機率函數
Ch08 機率質量函數
Ch09 機率密度函數
第四篇 貝氏共軛 (Bayesian Conjugate)
Ch10 白宮問題:Beta-二項式共軛
Ch11 鯊魚攻擊問題:Gamma-卜瓦松共軛
Ch12 楓糖問題:常態-常態共軛
第五篇 馬可夫鏈蒙地卡羅 (MCMC)
Ch13 回顧鯊魚攻擊問題:以 Metropolis 演算法進行 MCMC 分析
Ch14 MCMC 診斷技巧
Ch15 回顧白宮問題:以 Metropolis-Hastings 演算法進行 MCMC 分析
Ch16 回顧楓糖問題:以 Gibbs 採樣進行 MCMC 分析
第六篇 貝是定理的有趣應用
Ch17 生存遊戲問題:以 MCMC 進行簡單線性迴歸
Ch18 繼續討論生存遊戲問題:介紹貝氏模型選擇
Ch19 羅雷司問題:介紹貝氏網路
Ch20 萬事樂問題:介紹決策樹
附錄
A1 Beta-二項式共軛解
A2 Gamma-卜瓦松共軛解
A3 常態-常態共軛解
A4 簡單線性迴歸的共軛解
A5 迴歸資料的標準化
作者介紹
Therese Donovan
美國地質調查暨魚類和野生動物生物學家。在佛蒙特大學魯賓斯坦環境與自然資源學院的研究所教授生態建模與保育生物學,並與專業人員共同研究脊椎動物保護問題。
Ruth Mickey
佛蒙特大學數學與統計學系榮譽教授。她教授多變量分析、分類數據、調查取樣、變異數分析與機率學等課程,亦擔任碩博士委員會顧問。她致力於開發統計方法與應用以推動公共衛生與自然資源事務。
黃駿
臺灣大學腦與心智科學研究所碩士班畢業後,曾擔任過行銷、產品設計等工作。有 Java 與 Python 程式語言基礎,對於科學與科技議題抱有高度興趣,隨後投入翻譯工作,譯有《無限的力量》《深度強化式學習》《深度學習的 16 堂課》《AI 必須! 從做中學貝氏統計》等,同時經營自己的英文部落格:Neurozo Innovation Blog。
美國地質調查暨魚類和野生動物生物學家。在佛蒙特大學魯賓斯坦環境與自然資源學院的研究所教授生態建模與保育生物學,並與專業人員共同研究脊椎動物保護問題。
Ruth Mickey
佛蒙特大學數學與統計學系榮譽教授。她教授多變量分析、分類數據、調查取樣、變異數分析與機率學等課程,亦擔任碩博士委員會顧問。她致力於開發統計方法與應用以推動公共衛生與自然資源事務。
黃駿
臺灣大學腦與心智科學研究所碩士班畢業後,曾擔任過行銷、產品設計等工作。有 Java 與 Python 程式語言基礎,對於科學與科技議題抱有高度興趣,隨後投入翻譯工作,譯有《無限的力量》《深度強化式學習》《深度學習的 16 堂課》《AI 必須! 從做中學貝氏統計》等,同時經營自己的英文部落格:Neurozo Innovation Blog。
規格
誠品貨碼 / 2682360668007
ISBN13 / 9789863127468
ISBN10 / 9863127469
EAN貨碼 / 9789863127468
頁數 / 672
開數 / 18K
注音版 / 否
裝訂 / S:軟精裝
語言 / 1:中文/繁體
尺寸 / 23X17X4.2CM
級別 / N:無
退貨說明
退貨須知:
- 依照消費者保護法的規定,您享有商品貨到次日起七天猶豫期(含例假日)的權益(請注意!猶豫期非試用期),辦理退貨之商品必須是全新狀態(不得有刮傷、破損、受潮)且需完整(包含全部商品、配件、原廠內外包裝、贈品及所有附隨文件或資料的完整性等)。
- 請您以送貨廠商使用之包裝紙箱將退貨商品包裝妥當,若原紙箱已遺失,請另使用其他紙箱包覆於商品原廠包裝之外,切勿直接於原廠包裝上黏貼紙張或書寫文字。若原廠包裝損毀將可能被認定為已逾越檢查商品之必要程度,本公司得依毀損程度扣除回復原狀必要費用(整新費)後退費;請您先確認商品正確、外觀可接受,再行拆封,以免影響您的權利;若為產品瑕疵,本公司接受退貨。
依「通訊交易解除權合理例外情事適用準則」,下列商品不適用七日猶豫期,除產品本身有瑕疵外,不接受退貨:
- 易於腐敗、保存期限較短或解約時即將逾期。(如:生鮮蔬果、乳製品、冷凍冷藏食材、蛋糕)
- 依消費者要求所為之客製化給付。(如:客製印章、鋼筆刻字)
- 報紙、期刊或雜誌。
- 經消費者拆封之影音商品或電腦軟體。
- 非以有形媒介提供之數位內容或一經提供即為完成之線上服務,經消費者事先同意始提供。(如:電子書)
- 已拆封之個人衛生用品。(如:內衣褲、襪類、褲襪、刮鬍刀、除毛刀等貼身用品)
- 國際航空客運服務。
若您退貨時有下列情形,可能被認定已逾越檢查商品之必要程度而須負擔為回復原狀必要費用(整新費),或影響您的退貨權利,請您在拆封前決定是否要退貨:
- 以數位或電磁紀錄形式儲存或著作權相關之商品(包含但不限於CD、VCD、DVD、電腦軟體等) 包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
- 耗材(包含但不限於墨水匣、碳粉匣、紙張、筆類墨水、清潔劑補充包等)之商品包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
- 衣飾鞋類/寢具/織品(包含但不限於衣褲、鞋子、襪子、泳裝、床單、被套、填充玩具)或之商品缺件(含購買商品、附件、內外包裝、贈品等)或經剪標或下水或商品有不可回復之髒污或磨損痕跡。
- 食品、美容/保養用品、內衣褲等消耗性或個人衛生用品、商品銷售頁面上特別載明之商品已拆封者(除運送用之包裝外一切包裝、包括但不限於瓶蓋、封口、封膜等接觸商品內容之包裝部分)或已非全新狀態(外觀有刮傷、破損、受潮等)與包裝不完整(缺少商品、附件、原廠外盒、保護袋、配件紙箱、保麗龍、隨貨文件、贈品等)。
- 家電、3C、畫作、電子閱讀器等商品,除商品本身有瑕疵外,退回之商品已拆封(除運送用之包裝外一切包裝、包括但不限於封膜等接觸商品內容之包裝部分、移除封條、拆除吊牌、拆除貼膠或標籤等情形)或已非全新狀態(外觀有刮傷、破損、受潮等)與包裝不完整(缺少商品、附件、原廠外盒、保護袋、配件紙箱、保麗龍、隨貨文件、贈品等)。
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