书籍介绍
贝叶斯推理的方法非常自然和极其强大。然而，大多数图书讨论贝叶斯推理，依赖于非常复杂的数学分析和人工的例子，使没有强大数学背景的人无法接触。不过，现在好了，卡梅伦的这本书从编程、计算的角度来介绍贝叶斯推理，把贝叶斯理论和编程实践结合起来，使大多数程序员都可以入门并掌握。
本书通过强大的Python语言库PyMC，以及相关的Python工具，包括NumPy\SciPy\Matplotlib讲解了概率编程。通过本书介绍的方法，读者只需付出很少的努力，就能掌握有效的贝叶斯分析方法。
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用户评论
翻译的错误一堆。原书详略也有些欠妥，布局有些混乱。总的来说，类似于一个有很多经验的人，想要讲明白一个系统，哪里都想说点东西，最后哪都没说明白。概念介绍了很多，当综述看不错。另外，这本书的核心，不应该是matplotlab。
用概率面拉扯解释贝叶斯很明白；翻译错误不少，译者显然在细节上功夫不够
太简略
特别适合我这种侧重方法应用的小白…十分感谢作者！简直舍不得读完，但还是读完了。
注重讲例子，重点向读者展示“结果管用”，但很多应该讲所以然的时候就一带而过了。特别是，有很多代码也没有解释，如果不熟悉scipy的话，会突然看得莫名其妙。图漂亮。
这本书我在几个国家之间带来带去，一直没打开看过。上周很快翻完了 但是真心不推荐。这本翻译作品并不适合理解贝叶斯相关的基础，汉化水土不服。
我只勉强读了第一章节。我没看得下去。所以，我这评分应该是不太客观的。个人觉的需要很多概率统计方面的知识。虽然作者是说贝叶斯方法，但基础是用了很多概率统计的“共识”，比如随机变量的三种分类公式等等这些都需要数学知识，否则当看到一个公式就去套用，不了解这个公式的原因，这个方法不太适合我。而且后面很多章节都会有各种各样的公式，简直是头大。整本基于PYMC这个概率编程库，更是一头雾水。
@2021-01-21 19:06:10
终于把贝叶斯理论和哲学给我讲明白了
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