概率编程语言与贝叶斯方法实践

Patagonia

近日，机器学习爱好者Cameron Davidson-Pilon在GitHub上发布了《概率编程和贝叶斯方法实践》一书，该书以动手编程和理解为首要任务，数学原理次之的理念，以概率编程的角度为读者介绍贝叶斯方法。该书为入门书籍，主要面向数学基础较弱以及不关心其数学原理的读者，对于经过严格数学训练的读者，建议结合其他有数学分析的相关图书阅读。该书源代码构成的项目在GitHub上获得了高达5900+个星标，被fork 1100多次，目前有765次更新以及74位贡献者。全书使用Python脚本语言作为示例语言，采用非常新颖的IPython Notebook形式发布，全部代码都可以随时执行并立即得到效果。《概率编程和贝叶斯方法实践》一书之所以选择PyMC作为概率编程语言，主要考虑到两个原因，一是PyMC缺乏入门教材，官方文档假设读者对贝叶斯和概率编程都很了解；二是鉴于近年来Python语言在学术界的流行程度，PyMC可能很快就成为一个核心模块。

贝叶斯方法是进行逻辑推理的一种非常自然的方法，但是对于广大读者来说，它的出现，通常附带着大量的数学公式和推导过程，让人望而却步。现有介绍贝叶斯推理的图书，通常会用两三个章节来讲解概率论基础，然后才能告诉我们什么是贝叶斯推理。非常不幸的是，由于大多数贝叶斯模型与生俱来的数学复杂性，读者接触到的只能是一些简单的，人为构造的虚假简化示例。这很容易给读者一种贝叶斯方法没什么了不起的感觉。实际上，这些错误的感觉只是那些图书作者的一面之词。

在目睹了近年来贝叶斯方法在机器学习领域的贡献，该书作者决定亲自来撰写一本通俗易懂而且可用性非常强的贝叶斯方法入门图书。他投入了大量的时间精力，研究如何将贝叶斯方法的数学基础和实践联系在一起。最后他发现，最大的问题在于，当前的资料中，贝叶斯相关数学知识和概率编程之间缺乏紧密的联系。因此本书的目标就在于弥补这一缺失。

如果说贝叶斯推理是我们最终的目标，那么用数学工具进行分析只是通向它的一个途径。现在的计算能力如此便宜，我们完全可以从另外一个完全不同的途径——概率编程来达到推理的目的。概率编程对于我们来讲更加实用，因为它不需要每一步都去考虑那些复杂的数学公式，这样我们就把拦在贝叶斯推理前面的数学巨石轻而易举的绕过了。

全书内容分为引言和六个章节，第一章介绍贝叶斯方法的原则以及概率编程初步；第二章介绍PyMC；第三章介绍马尔科夫蒙特卡洛方法（MCMC）；第四章介绍大数定律；第五章介绍损失函数；第六章也是最重要的一张，介绍先验知识。另外还有两个补充章节，介绍贝叶斯方法在机器学习领域的应用以及PyMC的更多细节。纵观全书，作者给出了非常多的真实数据来让读者深入了解贝叶斯方法。比如第一章中的通过用户一天发送的短信息数量来推测用户行为的变化；第二章中的AB测试、谎言测试以及航天飞机事故分析；第三章中的贝叶斯后验概率和马尔科夫蒙特卡洛，以及数据聚类；第四章中的reddit内容分享网站评论的按质量排序；第五章中的猜商品价格和Kaggle竞赛题；第六章中的贝叶斯**问题和股票分析等等。

值得一提的地方，此书的全部内容是开源的，意味着任何感兴趣的读者都可以自己做出贡献，只要通过GitHub提交即可。在首页的最后，作者呼吁大家参与到图书的编写当中，并提供了一些入手的线索，比如对于马尔科夫蒙特卡洛方法、最大后验概率、贝叶斯网络、概率分布等内容的介绍、相关Python代码的编写、对例子做出更生动的解释以及文字上的纠错等等。

转自 InfoQ

本文来自ChinaUnix新闻频道，如果查看原文请点：http://news.chinaunix.net/opensource/2014/0718/3185595.shtml

pitonas

值得一提的地方，此书的全部内容是开源的