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☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Robert, Christian P.

出品人:

页数:628

译者:

出版时间:2001-5

价格:$ 134.47

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387952314

丛书系列:Springer Texts in Statistics

图书标签:

machine_learning
贝叶斯方法
概率推理
统计建模
决策理论
机器学习
人工智能
数据分析
风险评估
不确定性
模型选择

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具体描述

This is an introduction to Bayesian statistics and decision theory, including advanced topics such as Monte Carlo methods. This new edition contains several revised chapters and a new chapter on model choice.

一本关于统计决策理论的经典著作，深入探讨了在不确定性条件下做出最优选择的方法。本书以贝叶斯学派的严谨框架为基础，详细阐述了如何将先验知识与观测数据相结合，形成后验分布，并在此基础上评估不同行动的期望损失，最终选择能够最小化风险的决策。全书首先从概率论的基础概念入手，清晰地界定了概率的含义及其在决策过程中的核心作用。作者强调了主观概率在量化个人信念和不确定性方面的力量，并将其与客观数据相结合，构建起一套完整的决策分析体系。对于统计学专业人士和对决策科学感兴趣的研究者而言，本书提供了理解贝叶斯统计方法在实际决策问题中应用的坚实理论基础。本书的一大特色在于其对损失函数的深入分析。作者详细介绍了不同类型的损失函数，并解释了如何根据具体问题的性质和决策者的偏好来选择合适的损失函数。通过最小化期望损失，读者可以学习到如何将复杂的决策问题转化为可量化的数学模型，从而实现理性决策。这种方法论在经济学、金融学、工程学乃至人工智能等多个领域都具有广泛的应用前景。在方法论方面，本书系统地介绍了贝叶斯推断的核心工具，包括先验分布的设定、似然函数的构建以及后验分布的计算。作者通过大量的实例，生动地展示了如何将贝叶斯理论应用于参数估计、假设检验等经典统计问题。对于需要处理带有不确定性的数据并做出判断的学者和实践者来说，本书提供了宝贵的指导。本书还重点讨论了信息的重要性以及如何量化信息价值。在决策过程中，获取更多信息往往意味着更高的成本，但同时也可能带来更好的决策结果。作者阐述了如何利用信息论的原理来评估不同信息的价值，从而在信息获取成本和决策收益之间找到最优平衡点。这对于资源有限的研究项目和商业决策至关重要。此外，本书还涉及了关于模型选择和模型平均的先进技术。在面对多个竞争性模型时，如何从中选择最适合当前数据的模型，或如何将多个模型的预测结果进行整合，以获得更稳健的预测，是统计建模中的关键挑战。本书对这些问题提供了深刻的见解和实用的方法。对于本书的读者来说，他们将有机会深入理解贝叶斯统计决策理论的优雅之处，并掌握将这一理论应用于解决实际问题的能力。无论是在学术研究中进行严谨的统计建模，还是在商业环境中进行科学的风险评估和投资决策，抑或是为自动化系统设计智能的决策机制，本书都将成为一本不可或缺的参考。通过阅读本书，读者能够提升分析不确定性、量化风险并做出更明智、更理性的决策的能力，从而在日益复杂的现实世界中取得更大的成功。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

这本书内容太多，可以当字典用。书中重点还是比较基础的决策论和贝氏统计的内容，像MCMC这种在Bayesian中非常总要的东东，作者基本没怎么讲，看过书后其实会发现也许作者就不想讲。作者有很多超越技术层面的讨论，可能是法国人的传统吧，总要扯上点形而上的东西，也可能是作者...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本厚重的著作初捧在手，便觉沉甸甸的，仿佛手中握着的不是纸张和油墨的堆砌，而是一整套严谨的思维工具箱。我对概率论的理解一直停留在教科书上那些标准化的公式推导和僵硬的例子中，总觉得与现实世界的复杂性和不确定性存在着一道难以逾越的鸿沟。然而，这本书的叙述方式，简直像一位经验老到的向导，带着我走入了贝叶斯思想那片广袤而深邃的领地。它没有满足于仅仅罗列定理，而是深入挖掘了“信念更新”这一核心概念的哲学根基和实际操作的精妙之处。我尤其欣赏作者在处理那些似是而非的实际问题时所展现出的耐心和洞察力，那种将主观判断系统化、量化，并与新证据进行有效耦合的逻辑链条，读来酣畅淋漓。它迫使我重新审视自己过去基于经验做决策时的那种“拍脑袋”的鲁莽，转而寻求一种更加审慎、更具前瞻性的量化框架。读完一章，常常需要停下来，望着窗外发呆许久，消化那种思维范式的转变带来的冲击感。这本书的价值，绝不仅仅是教会我如何计算后验概率，更重要的是，它重塑了我对“知识”和“不确定性”的根本认识。

评分☆☆☆☆☆

说实话，刚开始翻开这本书时，我有点担心它会过于偏向纯粹的数学证明，毕竟涉及到“选择”和“决策”的理论往往容易陷入抽象的泥潭。幸运的是，作者在保持理论深度的同时，展现出惊人的实用主义倾向。它就像一位技艺高超的匠人，不仅告诉你工具的构造原理，更重要的是，他会现场示范如何用这把凿子去雕刻出最精美的细节。书中对不同损失函数（Loss Functions）的探讨，简直是点睛之笔。我过去总认为，决策无非是“选最好的那个”，但这本书清晰地揭示了“最好”的定义本身就是一个需要仔细权衡的问题。面对高昂的试错成本，我们需要怎样的风险偏好？在信息不完全的情况下，如何平衡过度自信与过度保守之间的微妙界限？作者通过一系列生动的案例，将这些原本抽象的优化问题，转化成了我们日常生活中随时可能遇到的抉择困境。这种将理论与实践的桥梁搭得如此坚固且优雅，实在令人叹服。它不再是冷冰冰的数学公式集，而更像是一本指导你在迷雾中航行的航海日志，每条航线都经过了审慎的计算和验证。

评分☆☆☆☆☆

与其他探讨决策理论的著作相比，这本书最显著的特点，在于它对“情境依赖性”的强调达到了一个近乎偏执的程度。作者似乎在不断地提醒读者：脱离了具体的情境去谈论最优策略，是毫无意义的。这种对语境的尊重，使得全书的论述充满了灵活性和适应性。我特别喜欢它探讨的那些边缘案例，比如当模型假设被严重违背时该怎么办？当数据稀疏到几乎无法支持任何理性推断时，我们该如何体面地“认输”或“保守估计”？这些都是教科书往往会避开的“脏数据”和“灰色地带”。这本书勇敢地直面了这些挑战，并提供了一套虽然复杂但逻辑自洽的处理框架。它教会我的，不仅仅是数学技巧，更是一种面对不确定世界的谦逊态度——承认自己知识的局限性，并以此为起点，构建最稳固的决策堡垒。读完后，我对那些声称自己“完全确定”的观点产生了本能的警惕，转而欣赏那些懂得量化自身不确定性的论述者。

评分☆☆☆☆☆

如果用一句话来概括阅读这本书的感受，那就是“一次思维的彻底重塑”。它不是那种读完后让你感觉“又学了一个新知识点”的书，而是让你感觉“我以前思考问题的方式完全错了”的书。作者的写作风格老辣而克制，论证过程如同抽丝剥茧般严密，但绝不显得枯燥或高高在上。他仿佛是一位智者，耐心地引导你一步步拆解你脑海中根深蒂固的思维定势。尤其是在比较不同决策范式（比如频率学派与贝叶斯学派的哲学差异）时，他的论述既公正又犀利，让你清晰地看到每一种方法论背后的隐含假设和适用边界。这本书极大地提升了我处理复杂、多变量、且带有时间依赖性的决策问题的能力。它不仅仅是一本关于统计方法的书，它更像是一部关于如何在信息不完全的世界中保持理性、做出合乎逻辑的“人生选择”的哲学指南。对于任何身处高强度、高风险决策环境中的专业人士来说，这本书都是不可替代的基石读物。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验是分阶段的，初读时，我感觉自己像个初学徒，步履蹒跚，生怕错过任何一个细微的条件假设。但随着深入，特别是进入到关于“信息价值”和“决策树构建”的章节后，我的心境逐渐从迷茫转为豁然开朗。我发现，很多我们认为“靠直觉”就能处理好的问题，背后其实隐藏着一套精密的博弈逻辑。作者对信息经济学的融合非常自然，他没有将信息视为一种静态资源，而是动态的、可获取的成本项。这对我目前在进行大规模数据分析和建模工作时，提供了全新的视角：与其盲目追求更多的数据，不如先评估“获取下一份关键信息”的边际效用。这种思路的转变，极大地提高了我的工作效率和决策质量。书中的图示清晰明了，常常一个精心设计的图形，胜过千言万语的公式堆砌。它不是那种一口气读完就束之高阁的书，而是那种需要反复翻阅、在不同人生阶段都能读出新意的“工具书”——每次重读，都能从中汲取到与当前处境相契合的新智慧。

评分☆☆☆☆☆