图书标签: 认知科学  认知建模  统计学  计算机建模  数据处理  神经意识（BrainMind）  Psychology  Psychologia   

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虽然在认知科学的领域通过使用数学与统计模型进行计算机模拟各类认知功能的研究已有相当历史，相应论文和书籍也有一些，不难找到类似《Bayesian Cognitive Modeling A Practical Course》这样详细介绍某一具体取向的好书，又或是《The Oxford Handbook of Computational and Mathematical Psychology》这样的综述集，但在计算机建模的大主题下进行全面系统指导的教科书至今仍屈指可数，尤其对比CS专业井喷式的学习教材。由于同类教科书少，此书算得上标杆，第二版的内容新添和重新编排做的非常好，除了很好的介绍了基本概念和方法，最值得推荐的是作者邀请各篇章主题的专家写短评，棒，比较可惜的是缺乏诸如机器学习之类的前沿内容。

如果不是很熟悉统计和概率，那么这本书非常新手友好，一步步讲需要的各种统计概率知识，特别是parameter estimation方面的。如果已经了解这些。。。那这个书就不太合适了。。。因为缺少具体的认知建模的案例。。。

强推。比Busemeyer 那本好太多了，Busemeyer那本有一种有一种讲到哪里是哪里的感觉，对比第一版增幅还是很大的。

如果不是很熟悉统计和概率，那么这本书非常新手友好，一步步讲需要的各种统计概率知识，特别是parameter estimation方面的。如果已经了解这些。。。那这个书就不太合适了。。。因为缺少具体的认知建模的案例。。。

虽然在认知科学的领域通过使用数学与统计模型进行计算机模拟各类认知功能的研究已有相当历史，相应论文和书籍也有一些，不难找到类似《Bayesian Cognitive Modeling A Practical Course》这样详细介绍某一具体取向的好书，又或是《The Oxford Handbook of Computational and Mathematical Psychology》这样的综述集，但在计算机建模的大主题下进行全面系统指导的教科书至今仍屈指可数，尤其对比CS专业井喷式的学习教材。由于同类教科书少，此书算得上标杆，第二版的内容新添和重新编排做的非常好，除了很好的介绍了基本概念和方法，最值得推荐的是作者邀请各篇章主题的专家写短评，棒，比较可惜的是缺乏诸如机器学习之类的前沿内容。