给大家带来的一篇关于Python相关的电子书资源，介绍了关于Python、贝叶斯分析方面的内容，本书是由人民邮电出版社出版，格式为PDF，资源大小13.3 MB，Osvaldo Martin(奥斯瓦尔多编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：8.8。

内容介绍

这书详细介绍了贝叶斯统计中的关键定义，及其将其运用于数据分析的方式 。这书选用编写程序测算的好用方式介绍了贝叶斯模型的基本，应用一些手工制作结构的统计数据和一部分简易的真正统计数据来表述和探寻贝叶斯框架结构中的关键定义，随后在这书涉及到的模型中，抽象性出了线形模型用以处理重归和归类难题，除此之外还详尽表述了混和模型和层次模型，并独立用一章探讨了怎样做模型挑选，还简易详细介绍了非参模型和高斯全过程。 这书全部的贝叶斯模型都用PyMC3保持。PyMC3是一个用以几率编写程序的Python库，其很多特点都会书中有详细介绍。在这书和PyMC3的协助下，读者将懂得保持、检查和拓展贝叶斯统计模型，进而处理一系列数据分析的难题。 从这书你将学得： 从好用的视角了解基础的贝叶斯定义； 学习培训怎样用PyMC3搭建概率模型； 把握检查和改动模型的专业技能； 运用层次模型的优点给模型添加构造； 对于不一样的数据分析难题，寻找适合的模型； 懂得在不确定性的状况下做模型挑选； 用回归分析预测分析连续变量，用逻辑回归或softmax做归类； 学习培训怎样从几率的视角思索，释放出来贝叶斯框架结构的协调能力与能量。

《Python贝叶斯分析》从实干和编写程序的视角解读了贝叶斯统计中的关键定义，并详细介绍了怎样使 用时髦的 PyMC3 来搭建概率模型。阅读文章这书，读者将把握保持、检查和拓展贝 叶斯统计分析模型，进而提高处理一系列数据分析难题的工作能力。这书不规定读者有任 何生物学层面的基本，但必须读者有应用 Python 编写程序层面的工作经验。

目录

第1章 概率思维——贝叶斯推断指南 1

1.1 以建模为中心的统计学 1

1.1.1 探索式数据分析 2

1.1.2 统计推断 3

1.2 概率与不确定性 4

1.2.1 概率分布 6

1.2.2 贝叶斯定理与统计推断 9

1.3 单参数推断 11

1.3.1 抛硬币问题 11

1.3.2 报告贝叶斯分析结果 20

1.3.3 模型注释和可视化 20

1.3.4 总结后验 21

1.4 后验预测检查 24

1.5 安装必要的 Python 库 24

1.6 总结 25

1.7 练习 25

第2章 概率编程——PyMC3 编程指南 27

2.1 概率编程 27

2.1.1 推断引擎 28

2.2 PyMC3 介绍 40

2.2.1 用计算的方法解决抛硬币问题 40

2.3 总结后验 47

2.3.1 基于后验的决策 48

2.4 总结 50

2.5 深入阅读 50

2.6 练习 51

第3章 多参和分层模型 53

3.1 冗余参数和边缘概率分布 53

3.2 随处可见的高斯分布 55

3.2.1 高斯推断 56

3.2.2 鲁棒推断 59

3.3 组间比较 64

3.3.1 “小费”数据集 65

3.3.2 Cohen’s d 68

3.3.3 概率优势 69

3.4 分层模型 69

3.4.1 收缩 72

3.5 总结 74

3.6 深入阅读 75

3.7 练习 75

第4章 利用线性回归模型理解并预测数据 77

4.1 一元线性回归 77

4.1.1 与机器学习的联系 78

4.1.2 线性回归模型的核心 78

4.1.3 线性模型与高自相关性 83

4.1.4 对后验进行解释和可视化 86

4.1.5 皮尔逊相关系数 89

4.2 鲁棒线性回归 95

4.3 分层线性回归 98

4.3.1 相关性与因果性 103

4.4 多项式回归 105

4.4.1 解释多项式回归的系数 107

4.4.2 多项式回归——终极模型？ 108

4.5 多元线性回归 108

4.5.1 混淆变量和多余变量 112

4.5.2 多重共线性或相关性太高 115

4.5.3 隐藏的有效变量 117

4.5.4 增加相互作用 120

4.6 glm 模块 120

4.7 总结 121

4.8 深入阅读 121

4.9 练习 122

第5章 利用逻辑回归对结果进行分类 123

5.1 逻辑回归 123

5.1.1 逻辑回归模型 125

5.1.2 鸢尾花数据集 125

5.1.3 将逻辑回归模型应用到鸢尾花数据集 128

5.2 多元逻辑回归 131

5.2.1 决策边界 132

5.2.2 模型实现 132

5.2.3 处理相关变量 134

5.2.4 处理类别不平衡数据 135

5.2.5 如何解决类别不平衡的问题 137

5.2.6 解释逻辑回归的系数 137

5.2.7 广义线性模型 138

5.2.8 Softmax 回归或多项逻辑回归 139

5.3 判别式和生成式模型 142

5.4 总结 144

5.5 深入阅读 145

5.6 练习 145

第6章 模型比较 147

6.1 奥卡姆剃刀——简约性与准确性 147

6.1.1 参数太多导致过拟合 149

6.1.2 参数太少导致欠拟合 150

6.1.3 简洁性与准确性之间的平衡 151

6.2 正则先验 152

6.2.1 正则先验和多层模型 153

6.3 衡量预测准确性 153

6.3.1 交叉验证 154

6.3.2 信息量准则 155

6.3.3 用 PyMC3 计算信息量准则 158

6.3.4 解释和使用信息校准 162

6.3.5 后验预测检查 163

6.4 贝叶斯因子 164

6.4.1 类比信息量准则 166

6.4.2 计算贝叶斯因子 166

6.5 贝叶斯因子与信息量准则 169

6.6 总结 171

6.7 深入阅读 171

6.8 练习 171

第7章 混合模型 173

7.1 混合模型 173

7.1.1 如何构建混合模型 174

7.1.2 边缘高斯混合模型 180

7.1.3 混合模型与计数类型变量 181

7.1.4 鲁棒逻辑回归 187

7.2 基于模型的聚类 190

7.2.1 固定成分聚类 191

7.2.2 非固定成分聚类 191

7.3 连续混合模型 192

7.3.1 beta- 二项分布与负二项分布 192

7.3.2 t 分布 193

7.4 总结 193

7.5 深入阅读 194

7.6 练习 194

第8章 高斯过程 195

8.1 非参统计 195

8.2 基于核函数的模型 196

8.2.1 高斯核函数 196

8.2.2 核线性回归 197

8.2.3 过拟合与先验 202

8.3 高斯过程 202

8.3.1 构建协方差矩阵 203

8.3.2 根据高斯过程做预测 207

8.3.3 用 PyMC3 实现高斯过程 211

8.4 总结 215

8.5 深入阅读 216

8.6 练习 216

学习笔记

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本文实例讲述了Python读取Pickle文件信息并计算与当前时间间隔的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： python—–读取Pickle文件信息计算出与当前的时间间隔 生成h_dic.pkl文件信息 root@kali:~/python/snmp# cat snmpserver.py#!/usr/bin/python# --*-- coding:utf-8 --*--import datetime#导入时间戳import SocketServerimport picklepfile = 'h_dic.pkl'#定义pickle文件，并生成h_dic.pkl文件#读取目录下的celie.txt文件host_status = {}#新建字典，使用IP地址作为KEY值。作用是来判断每个客户端IP多久与服务器通信一次的f = open('celie.txt')#调用策略文档，在里面的ip地址就可以通过，并发送信息while True: line = f.readline().split() if len(line) == 0:break print line[0]#打印第一……

Python md5与sha1加密算法用法分析

本文实例讲述了Python md5与sha1加密算法。分享给大家供大家参考，具体如下： MD5 MD5的全称是Message-Digest Algorithm 5(信息-摘要算法)，在90年代初由MIT Laboratory for Computer Science和RSA Data Security Inc的Ronald L. Rivest开发出来，经MD2、MD3和MD4发展而来。是一种不可逆的加密算法，目前是最牢靠的加密算法之一，尚没有能够逆运算的程序被开发出来，它对应任何字符串都可以加密成一段唯一的固定长度的代码。 特性： 首先，它不可逆，没有系统的方法可以知道MD5码原来的文字是什么 其次，这个码具有高度的离散性，没有规律可循。哪怕原信息的一点点变化就会导致MD5的巨大变化，也可以说产生的MD5 码是不可预测……

python数据分析用什么软件

Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性，这里就为大家分享几个不错的数据分析工具。 Python数据分析需要安装的第三方扩展库有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等，以下是第三方扩展库的简要介绍：(推荐学习：Python视频教程) 1. Pandas Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。 Pandas是Python的一个数据分析包，Pandas最初被用作金融数据分析工具而开发出来，因此Pandas为时间序列分析提供了……

Python二叉树定义与遍历方法实例分析

本文实例讲述了Python二叉树定义与遍历方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 二叉树基本概述： 二叉树是有限个元素的几个，如果为空则为空二叉树，或者有一个结点称之为根节点，分列根节点两侧的为二叉树的左右子节点，二叉树有如下的性质： 1. 二叉树的每个结点不存在度大于2的结点 2. 二叉树的第i层至多有2^{i-1}个结点 3. 深度为k的二叉树至多有2^k - 1个结点 4. 二叉树中，度为0的结点数N0比度为2的结点数N2大1，即存在N2 + 1 = N0 Python代码： #coding:utf-8'BiTree'class Node(object): 'Node Defination' def __init__(self,item): self.item = item self.left = None self.right = Noneclass Tree(object): 'Bitree Defination' def __init__(self): self.ro……

以上就是本次介绍的Python电子书的全部相关内容，希望我们整理的资源能够帮助到大家，感谢大家对码农之家的支持。

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