Perl 5.0基础与实例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:苏贵洋

出品人:

页数:390

译者:

出版时间:2001-1

价格:40.00元

装帧:

isbn号码:9787505364394

丛书系列:

图书标签:

• Perl
• Perl 5
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• 编程入门
• 实例教程
• 计算机科学
• 软件开发
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• 经典教材

好的，这是一份关于其他主题的图书简介，避开了《Perl 5.0基础与实例》的内容，力求详实且自然： --- 深入解析：现代数据科学中的贝叶斯统计与MCMC方法 作者： [虚构作者名，例如：陈宇，李明] 出版社： [虚构出版社名，例如：思源科技出版社] 图书概述 在信息爆炸的时代，我们面对的决策和预测任务越来越依赖于复杂的数据集。传统的频率学派统计方法在处理小样本、高维度或包含大量不确定性的问题时，往往显得力不从心。《深入解析：现代数据科学中的贝叶斯统计与MCMC方法》一书，正是为了弥合这一鸿沟而创作的。本书并非停留在概率论的基础回顾，而是将焦点直接投向了当代数据科学和机器学习领域最前沿、最强大的工具集——贝叶斯推断的理论框架与马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）的实际应用。 本书的目标读者是具备一定统计学基础，渴望掌握处理复杂模型和不确定性量化技术的工程师、研究人员、数据分析师以及研究生。我们致力于提供一个既有坚实理论深度，又具备强大实践指导意义的教程。 第一部分：贝叶斯哲学的回归与核心概念重构 本书的第一部分将彻底梳理贝叶斯统计学的哲学基础和数学内核，将其置于现代数据科学的背景下进行审视。 第一章：从频率到信仰——贝叶斯思维的范式转换 本章首先对比了频率学派与贝叶斯学派在参数估计上的根本差异。我们将深入探讨贝叶斯推断的三个核心要素：先验分布（Prior）的选择、似然函数（Likelihood）的构建，以及如何通过后验分布（Posterior）实现参数的更新。重点讨论了“无信息先验”、“弱信息先验”与“强信息先验”的构建原则及其对推断结果的影响，并介绍贝叶斯定理的实际应用场景。 第二章：共轭先验与解析解的边界 在模型相对简单时，通过选择与似然函数共轭的先验分布，我们可以得到解析形式的后验分布，这极大地简化了计算。本章详细介绍了Beta-二项式、Gamma-泊松、正态-正态等经典共轭对。然而，我们也清晰地界定了解析解的局限性——在面对现实世界中复杂的、非线性的层次模型时，这种方法迅速失效。这为后续引入计算密集型方法——MCMC——埋下了伏笔。 第三章：模型检验与选择的贝叶斯视角 传统的AIC、BIC等信息准则在贝叶斯框架下得到了更精细的对应。本章重点讲解了边缘似然（Marginal Likelihood）的计算，并详细介绍了贝叶斯因子（Bayes Factor）。读者将学会如何利用贝叶斯因子量化证据支持某一模型的强度，而非简单地进行模型选择，从而更稳健地评估模型有效性。 第二部分：计算的革命——MCMC方法的精要与实践 当后验分布无法解析求解时，计算统计学便登上了舞台。MCMC方法是现代贝叶斯统计的基石，本部分将专注于这一强大工具的原理与实现。 第四章：蒙特卡洛方法基础与采样理论 在深入MCMC之前，本章首先回顾了基础的蒙特卡洛积分原理，强调了样本均值作为积分估计的收敛性。随后，介绍了重要性采样（Importance Sampling）及其局限性——高维空间中的“维度灾难”和效率低下问题，以此为基础引出MCMC的必要性。 第五章：马尔可夫链与遍历性 本章是MCMC理论的核心。我们详细阐述了马尔可夫链的构建，包括状态空间、转移概率和平稳分布的概念。重点剖析了保证采样有效性的关键性质：不可约性（Irreducibility）和遍历性（Ergodicity）。读者将理解为何只有当目标后验分布成为马尔可夫链的平稳分布时，采样才是有意义的。 第六章：Metropolis-Hastings算法的实现 Metropolis-Hastings (MH) 算法是MCMC的鼻祖。本章将逐步推导MH算法的接受率公式，并深入探讨提议分布（Proposal Distribution）的选择策略（如高斯提议、随机游走策略）。我们将分析算法的收敛速度和混合效率，并结合Python/R的实际案例进行演示。 第七章：Gibbs采样——高维问题的优雅解决方案 对于许多结构化模型，条件分布往往比联合后验分布更容易采样。Gibbs采样正是利用了这一特性。本章详细展示了如何利用全条件分布进行迭代采样，尤其适用于涉及多个参数块的模型。重点分析了Gibbs采样在特定结构（如混合模型）中的应用效率。 第三部分：高级算法与现代应用 本部分将目光投向更先进的采样技术，并将其应用于数据科学中的热门领域。 第八章：Hamiltonian Monte Carlo (HMC) 与No-U-Turn Sampler (NUTS) MH和Gibbs采样在处理具有复杂几何结构（如长窄的后验分布）时效率低下。本章引入了物理学启发的HMC算法，它利用哈密顿动力学指导采样方向，极大地提高了采样效率。随后，我们将介绍其自动化改进版——NUTS，它是现代贝叶斯软件（如Stan）的核心引擎，读者将学习如何利用HMC/NUTS克服“爬行链”问题。 第九章：层次贝叶斯模型与分组分析 在实际研究中，数据往往具有层次结构（例如，不同班级、不同地区的学生数据）。本章聚焦于层次贝叶斯模型（Hierarchical Models）的构建，展示如何通过共享参数（超先验）实现信息在组间进行合理“拉回”（Shrinkage），从而提高小样本组的估计精度。 第十-十二章：案例分析：时间序列、空间数据与广义线性模型 最后三章将理论与实践深度结合： 时间序列分析： 应用隐马尔可夫模型（HMM）和动态线性模型（DLM）进行状态估计和预测。 空间统计： 探讨高斯过程（Gaussian Processes）作为平滑器在空间插值和回归中的应用，实现对空间相关性的贝叶斯建模。 广义线性模型（GLM）： 展示如何使用MCMC方法估计Logistic回归、泊松回归等非标准模型的参数和预测区间，并进行模型诊断。 结语：迈向可解释的AI 本书的最终目标是赋予读者构建、采样和评估复杂概率模型的全面能力。通过掌握贝叶斯统计和MCMC技术，读者将能够超越“黑箱”预测，深入理解模型的不确定性来源，并做出更具鲁棒性和可解释性的数据驱动决策。 ---

评分☆☆☆☆☆

古人有半部论语治天下的说法，这本书对于Perl不是最全面的，是最好的入门书籍，特别是后面几页，可以撕下来当手册用，应付一般的日常工作绰绰有余。半部论语治天下，些许附录混饭吃。

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