贝叶斯数据分析实战
Doing Bayesian Data Analysis
John K. Kruschke · 初版 2010 年
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- 25位 HN 评论者
简介
Doing Bayesian Data Analysis: A Tutorial with R, JAGS, and Stan, Second Edition 提供了进行 Bayesian data analysis 的通俗易懂的方法，结合具体示例对内容进行了清晰阐释。书中包含如何在流行且免费的软件 R 和 WinBugs 以及 JAGS 和 Stan 的新程序中执行 Bayesian data analyses 的分步指导。新程序的设计比第一版中的脚本更容易使用。尤其是现在提供了紧凑的高级脚本，便于在你自己的数据集上运行这些程序。本书
为什么值得读
用细致的数学推导与代码实操带你系统入门贝叶斯分析
- 适合作为贝叶斯学习模型的入门材料
- 注重概念理解且代码示例保持简单易懂
- 数学阐述详尽并能结合经典频率学派对比
适合：想用贝叶斯替代传统频率统计的学习者
值得读指数：88 / 100
Hacker News 读者推荐
原标题：程序员，用这 6 本书自学 ML 和 AI 基础。书单：- Ian Hacking -《Introduction to probability and Inductive Logic》- John Kruschke -《Doing Bayesian Data Analysis》- Gareth Williams -《Linear Algebra with Applications, Alternate Edition》- Matthew Scarpino -《OpenCL in Action》- Michael Nielsen -《Neural Networks and Deep Learning》- Goodfellow, Bengio, and Courville……
dragandj 在 HN 的推荐
……比其他 ML 研究人员掌握的还要多。我这里的推荐可能参考价值没那么大……我只是玩过贝叶斯学习模型，但从未在专业工作中实际用过。不过我会推荐 Kruschke 写的《Doing Bayesian Data Analysis》。作为入门材料它非常有帮助。
saosebastiao 在 HN 的推荐
……让这些东西能被更广泛的公众所使用。也许还达不到“随意建个什么模型都能开箱即用”的地步，但绝对足以取代大部分频率学派统计方法。比如可以看看 Kruschke 写的《Doing Bayesian Data Analysis》。
stdbrouw 在 HN 的推荐
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豆瓣 微信读书 京东 Open Library ISBN 0123814855
数据整理自 Hacker News 公开评论，数据来源 hackerbooks.org 与 Open Library。