贝叶斯方法：概率编程与贝叶斯推断（异步图书）

本书基于PyMC语言以及一系列常用的Python数据分析框架，如NumPy、SciPy和Matplotlib，通过概率编程的方式，讲解了贝叶斯推断的原理和实现方法。该方法常常可以在避免引入大量数学分析的前提下，有效地解决问题。书中使用的案例往往是工作中遇到的实际问题，有趣并且实用。作者的阐述也尽量避免冗长的数学分析，而让读者可以动手解决一个个的具体问题。通过对本书的学习，读者可以对贝叶斯思维、概率编程有较为深入的了解，为将来从事机器学习、数据分析相关的工作打下基础。本书适用于机器学习、贝叶斯推断、概率编程等相关领域的从业者和爱好者，也适合普通开发人员了解贝叶斯统计而使用。

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作者 Cameron Davidson-Pilon，接触过数学在多个领域的应用——从基因和疾病的动态演化，到金融价格的随机模型。他对于开源社区主要的贡献包括这本书以及lifelines项目。Cameron成长于加拿大的安大略省圭尔夫市，而就读于滑铁卢大学以及莫斯科独立大学。如今他住在安大略省渥太华市，并在电商领军者Shopify工作。 译者 辛愿，浙江大学硕士毕业，腾讯公司基础研究高 级工程师，舆情系统开发经理。曾在百度从事推荐系统、用户画像、数据采集等相关研究工作，拥有多项专利，组织过上海大数据技术沙龙。目前专注于文本挖掘、舆情分析、智能聊天机器人等相关领域。 钟黎，腾讯公司研究员。曾在中国科学院、微软亚洲研究院、IBM研究院（新加坡）从事图像处理、语音处理、机器学习等相关研究工作，拥有多项专利，目前聚焦在自然语言处理、深度学习和人工智能等相关领域。 欧阳婷，华南理工大学硕士毕业，腾讯公司后台策略工程师。在电信、互联网行业参与过推荐系统、资源优化、KPI预测、用户画像等相关项目，拥有多项专利，目前聚焦在欺诈检测、时序分析、业务安全等相关领域。 审校者 余凯博士，地平线机器人技术创始人、CEO，国际杰出机器学习专家，中组部国家“千人计划”专家，中国人工智能学会副秘书长。余博士是前百度研究院执行院长，创建了百度深度学习研究院。他在百度所领导的团队在广告变现、搜索排序、语音识别、计算机视觉等领域做出杰出贡献，创纪录地连续三次获得公司高荣誉——“百度奖”。他还创建了中国公司自动驾驶项目，后发展为百度自动驾驶事业部。 岳亚丁博士，腾讯公司专家研究员，腾讯技术职级评委会基础研究岗位的负责委员。岳博士拥有19年在金融、电信、互联网行业的数据挖掘经验，主导或参与过用户画像、在线广告、推荐系统、CRM、欺诈检测、KPI预测等多种项目。他曾在微软（加拿大）从事行为定向广告的模型研发，另有11年的工程结构、海洋水文气象的力学研究及应用的工作经历。