Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers 是一本写给开发者的关于贝叶斯方法和概率问题的免费开源书。贝叶斯方法的用途十分广泛，在经济学上能找出一堆的例子。而在 IT 行业，机器学习是非常典型的一个应用。而机器学习也是本书作者写本书的一个重要的理由。
本书选择了 Python 作为编程语言，这一点都不奇怪，Python 在科研和数据分析上的应用是非常方便和普遍的，比如大名鼎鼎的 Numpy等。作者在本书中使用另一个库 PyMC，它依赖于 Numpy 和 SciPy（可选）。
如果你正从事数据分析和机器学习的研究，这是一本非常棒的书籍。它不仅介绍了贝叶斯的相关理论，告诉了我们一些这个伟大的理论没告诉我们的东西，更重要的是，他的文档基于 ipython-notebook 完成，这是一种输入代码实时在网页显示各种统计图的工具。图文并茂，十分生动。唯一的要求可能是需要有一定的数学功力和英语水平了。
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本文为《Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers》读书笔记，网页链接为https://github.com/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers 由于csdn无法编辑公式，以及上传图片麻烦，所以直接上传word
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https://github.com/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers 转载于:https://www.cnblogs.com/WCFGROUP/p/8453995.html
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贝叶斯法则描述了P(h)、P(h|D)、P(D)、以及P(D|h)这四个概率之间的关系： 这个公式是贝叶斯方法论的基石。在数据挖掘中，我们通常会使用这个公式去判别不同事件之间的关系。 我们可以计算得到在某些条件下这位运动员是从事体操、马拉松、还是篮球项目的；也可以计算得到某些条件下这位客户是否会购买Sencha绿茶等。我们会通过计算不同事件的概率来得出结论。 比如说我们要决定是否给一位客户展示Se
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还是让我们回到运动员的例子。如果我问你Brittney Griner的运动项目是什么，她有6尺8寸高，207磅重，你会说“篮球”；我再问你对此分类的准确度有多少信心，你会回答“非常有信心”。 我再问你Heather Zurich，6尺1寸高，重176磅，你可能就不能确定地说她是打篮球的了，至少不会像之前判定Brittney那样肯定。因为从Heather的身高体重来看她也有可能是跑马拉松的。 最后，
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朴素贝叶斯 概述 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类。 贝叶斯理论 & 条件概率 贝叶斯理论 我们现在有一个数据集，它由两类数据组成，数据分布如下图所示： 我们现在用 p1(x,y) 表示数据点 (x,y) 属于类别 1（图中用圆点表示
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我无法让贝叶斯线性回归与Tensorflow概率一起使用。这是我的代码： 有什么想法吗？
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上例的数据格式如下： both sedentary moderate yes i100 both sedentary moderate no i100 health sedentary moderate yes i500 appearance active moderate yes i500 appearance moderate aggressive yes i500
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我们会在这章探索朴素贝叶斯分类算法，使用概率密度函数来处理数值型数据。 内容： 朴素贝叶斯 微软购物车 贝叶斯法则 为什么我们需要贝叶斯法则？ i100、i500健康手环 使用Python编写朴素贝叶斯分类器 共和党还是民主党 数值型数据 使用Python实现