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出版者:

作者:Drew, John H./ Evans Diane L./ Glen, Andrew G./ Leemis, Lawrence M.

出品人:

页数:232

译者:

出版时间:2007-11

价格:$ 145.77

装帧:

isbn号码:9780387746753

丛书系列:

图书标签:

• 概率论
• 计算概率
• 统计推断
• 随机过程
• 机器学习
• 数据科学
• 数值计算
• 模拟方法
• 贝叶斯统计
• 蒙特卡洛方法

《深入解析现代统计推断：从贝叶斯视角到机器学习应用》 导言：重塑数据分析的基础范式 本书旨在为数据科学、应用统计学及相关领域的专业人士和高级研究人员提供一个全面、深入且与时俱进的统计推断框架。我们认识到，在信息爆炸的时代，传统的频率学派方法虽然仍具重要地位，但面对高维数据、复杂模型和实时决策的需求时，其局限性日益凸显。因此，本书的核心视角坚定地立足于贝叶斯统计推断的强大哲学基础和实用工具集，并将其与现代计算方法及前沿机器学习技术无缝结合。 我们不满足于仅仅停留在理论的介绍，而是力求构建一座连接经典统计学、概率论高级应用以及现代计算实践的坚实桥梁。本书的叙事线索将围绕“如何通过量化不确定性来做出更稳健的决策”这一核心主题展开，聚焦于那些在主流教材中往往被过度简化或完全忽略的关键技术细节和哲学争论。 --- 第一部分：贝叶斯统计学的稳固基石与计算挑战 本部分将奠定坚实的理论基础，同时直面贝叶斯方法在实际应用中遇到的核心障碍——后验分布的计算。 第一章：概率哲学的再审视与信息度量 本章将首先批判性地回顾概率的解释（主观性、频率性、倾向性），并深入探讨贝叶斯框架如何自然地吸收新信息并更新信念。我们将详细分析信息论中的关键概念——如Kullback-Leibler (KL) 散度与交叉熵——如何用于度量模型间的差异和信息增益，并引入Fisher信息矩阵作为局部信息量的重要衡量标准，而非仅仅作为近似推断的辅助工具。 第二章：共轭先验的局限与精确后验的构建 尽管共轭先验在教学中非常方便，但它们对参数空间的约束往往过于严格，不符合真实世界数据的复杂性。本章将深入分析非共轭模型带来的解析上的困难。重点探讨如何使用拉普拉斯近似（Laplace Approximation）来处理复杂积分，详细剖析其泰勒展开的阶数选择对估计偏差和方差的影响。此外，还将引入证据下界（Evidence Lower Bound, ELBO）的概念，为后续的变分推断打下基础。 第三章：MCMC算法的深化：收敛性与效率诊断 马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）是现代贝叶斯推断的引擎。本章将超越标准的Metropolis-Hastings和Gibbs采样，专注于提高其实用性。我们将详细解析Hamiltonian Monte Carlo (HMC)背后的微分几何原理，解释动量变量的引入如何显著提高在高维、弱耦合空间中的探索效率。关键部分将放在收敛诊断上：不仅仅是R-hat统计量，还将深入探讨Gelman-Rubin 统计量的局限性，并介绍如Wasserstein 距离等更先进的、基于分布距离的收敛度量方法，以确保链已充分探索后验空间。 --- 第二部分：复杂模型的推断：从维度灾难到层级结构 本部分将视角转向处理结构更复杂、参数更多的模型，特别是那些在现代数据分析中频繁出现的层级结构和非线性依赖关系。 第四章：层级模型的贝叶斯建模与信息共享 层级（或多水平）模型是处理分组数据和体现“部分汇集”（Partial Pooling）理念的基石。本章将构建细致的层级模型，探讨超先验（Hyperparameters）的设定如何影响信息在不同层级间的传递和约束。我们将分析在层级结构中，贝叶斯方法如何自然地缓解小样本问题，并通过案例研究展示如何使用这些模型来推断因果效应的异质性。 第五章：变分推断（Variational Inference, VI）：加速近似推断 当MCMC的计算成本高昂时，变分推断提供了一种基于优化的替代方案。本章将详尽阐述VI的核心思想：将后验分布近似为一个易于处理的分布族（如因子分解的高斯分布），并通过最小化KL散度来找到最优近似。我们将深入探讨自动微分（Automatic Differentiation, AD）在VI中的关键作用，并分析随机梯度变分推断（Stochastic Gradient VI, SGVI）如何使其能够扩展到具有数百万观测值的大型数据集。 第六章：模型选择、模型比较与贝叶斯因子 如何客观地比较不同复杂度的模型是统计推断的关键挑战。本章将批判性地考察贝叶斯因子（Bayes Factors）的计算难度及其解释上的敏感性。我们将对比使用对数边际似然（Log Marginal Likelihood）的估计方法，如Harmonic Mean Estimator的缺陷，并重点介绍Chib's Method和Path Sampling在精确估计边际似然方面的优势，这些方法是模型选择的黄金标准。 --- 第三部分：贝叶斯统计与现代机器学习的交汇 本部分将本书的讨论提升到前沿领域，展示如何将严格的贝叶斯推断原则应用于现代机器学习算法中，以增强其可解释性、鲁棒性和不确定性量化能力。 第七章：高维回归与稀疏性：贝叶斯Lasso及其变体 在面对海量特征时，模型稀疏性是必要的。本章将详细推导和分析贝叶斯Lasso，它使用拉普拉斯先验来实现参数的收缩和零化。我们将对比其与频率学派的Lasso（L1正则化）的根本区别，尤其是在稀疏性是如何在先验和似然的相互作用中自然产生的。此外，还将讨论Horseshoe Prior在高维稀疏性建模中的卓越表现。 第八章：概率深度学习：不确定性量化的关键 传统的神经网络（NN）输出的往往是点估计，缺乏对预测不确定性的估计。本章将探讨如何通过贝叶斯方法使深度学习模型“概率化”。我们将深入研究贝叶斯神经网络（BNNs）的结构，并重点介绍如何使用变分推断和蒙特卡洛Dropout（作为近似BNN的实用工具）来量化模型不确定性（Epistemic Uncertainty）和数据不确定性（Aleatoric Uncertainty），这对于自动驾驶、医疗诊断等高风险应用至关重要。 第九章：因果推断的量化框架 现代因果推断越来越依赖于模型化，并要求对干预（Intervention）的结果进行概率性陈述。本章将结合结构因果模型（SCMs）和贝叶斯网络，探讨do-calculus在贝叶斯框架下的实现。重点将放在潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）下的贝叶斯估计，特别是如何使用倾向得分匹配（Propensity Score Matching）的贝叶斯版本来控制混杂因素，并提供对因果效应估计的完整后验分布，从而超越简单的点估计。 --- 结论：走向可信赖的计算统计学 本书的最终目标是培养读者超越传统假设检验的思维模式，拥抱概率建模作为理解世界复杂性的核心工具。通过对计算方法的精深掌握和对推断哲学的深刻理解，读者将有能力构建、验证并部署具有明确不确定性量化报告的下一代统计模型。这不仅是一本关于算法的书，更是一部关于如何以最严格、最审慎的方式与数据对话的指南。

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