發表於2024-05-18
Doing Bayesian Data Analysis, Second Edition 2024 pdf epub mobi 電子書 下載
力薦給缺乏足夠統計基礎(如非stats專業 bachelor)的初學者。Dr. Kruschke自己有blog,會經常在上麵迴答(書中提到的)問題和深入討論。 使用的軟件是R,主要算法集中在Gibbs Sampler方麵,對HMC沒有太多介紹。 另讀完之後想要完全獨立做Bayesian,還是要迴去吃下Gelman的書。
評分力薦給缺乏足夠統計基礎(如非stats專業 bachelor)的初學者。Dr. Kruschke自己有blog,會經常在上麵迴答(書中提到的)問題和深入討論。 使用的軟件是R,主要算法集中在Gibbs Sampler方麵,對HMC沒有太多介紹。 另讀完之後想要完全獨立做Bayesian,還是要迴去吃下Gelman的書。
評分力薦給缺乏足夠統計基礎(如非stats專業 bachelor)的初學者。Dr. Kruschke自己有blog,會經常在上麵迴答(書中提到的)問題和深入討論。 使用的軟件是R,主要算法集中在Gibbs Sampler方麵,對HMC沒有太多介紹。 另讀完之後想要完全獨立做Bayesian,還是要迴去吃下Gelman的書。
評分力薦給缺乏足夠統計基礎(如非stats專業 bachelor)的初學者。Dr. Kruschke自己有blog,會經常在上麵迴答(書中提到的)問題和深入討論。 使用的軟件是R,主要算法集中在Gibbs Sampler方麵,對HMC沒有太多介紹。 另讀完之後想要完全獨立做Bayesian,還是要迴去吃下Gelman的書。
評分Chapter 1 - 3 R basics getwd() Change work directory: Session -> Set Work directory List the files in the working directory: dir() ls() source("mycode.r") myfunction <- function() { x<-rsnorm(100) mean(x) } second <- function(x) { x+rnorm(length...
圖書標籤: 貝葉斯 統計 統計學 Bayesian R statistics 數學 數據分析
《Bayesian Data Analysis》、《Statistical Rethinking》和此書可謂貝葉斯三神書。第一本正式古闆,基礎稍有薄弱者十有八九不到中途即廢;第二本飄渺奇幻,重思想輕細節且編排設計突破常理無齣其右者;此書則偏安居中,晦澀難懂的數學錶達方式幾近壓縮演繹使初學者不至於走火入魔吐血三升,作者錶達其極左貝葉斯思想的同時極盡技術細節之所能,其中尤以pseudo-priors設置和HDI+ROPE決策標準印象深刻,結閤縱覽頻率主義和其它流派對相似問題的解法,可嘆器之利而智之窮。然即便七百頁已達大道,仍未上蒼穹(無真正睏難前沿內容),未普世觀(單獨概念的透徹解析不如新齣的《A Student’s Guide to Bayesian Statistics》)。心理學必備工具。
評分讀起來很順暢,從應用角度來說還算不錯。
評分我想給這本書打六星……
評分之前一直都在啃大部頭的PRML, 大部頭總是太關注理論的完整性,對例子和怎麼實現太過於吝嗇。這本簡單,十分強調代碼與例子,對於搞應用的人來說是最適宜不過瞭。 另外,簡單的書反而能把bayesian model裏的一些核心哲學突齣齣來。看著posterier probability 改變和原始prior摺衷的過程,仿佛看到瞭人的思維改變的過程。
評分被Gelman那本書虐得昏天黑地以後終於找到瞭一本我能讀懂的!寫得太簡明易懂瞭!但內容還是過於入門瞭。
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