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概率论与编程

儒旺 04-26 【科普】 300人已围观

摘要概率编程（ProbabilisticProgramming）是一种编程范式，它通过定义概率模型，并使用编程语言来实现这些模型，从而可以对复杂的随机现象进行建模和推理。近年来，概率编程的应用领域越来越广

概率编程（Probabilistic Programming）是一种编程范式，它通过定义概率模型，并使用编程语言来实现这些模型，从而可以对复杂的随机现象进行建模和推理。近年来，概率编程的应用领域越来越广泛，如统计学、机器学习、数据科学等领域。在学习和实践概率编程时，参考一些优秀的书籍可以帮助你更好地理解和掌握这一领域。以下是一些值得推荐的概率编程书籍：

"Probabilistic Programming & Bayesian Methods for Hackers" by Cameron DavidsonPilon

：这本书以 Python 作为主要编程语言，通过丰富的示例和案例介绍了 Bayesian 统计学和概率编程的概念。书中使用了 PyMC 和其他 Python 库，适合对 Python 和统计学有一定基础的读者。

"Bayesian Reasoning and Machine Learning" by David Barber

：这本书是一本经典的 Bayesian 统计学和机器学习教材。虽然它不是专门关于概率编程的书籍，但其中涵盖了许多相关的概念和算法，是学习概率编程的一个很好的补充。

"Probabilistic Programming in TensorFlow Probability" by Badrinarayanan Thirupattur and Kevin Murphy

：这本书主要介绍了如何在 TensorFlow Probability 中进行概率编程。书中涵盖了很多实际应用案例，适合对 TensorFlow 和机器学习感兴趣的读者。

"Doing Bayesian Data Analysis: A Tutorial with R, JAGS, and Stan" by John K. Kruschke

：这本书主要介绍了 Bayesian 数据分析的原理和方法，并使用 R、JAGS 和 Stan 作为工具。它深入浅出地解释了 Bayesian 统计学的概念，并提供了大量的实践案例。

"Probabilistic Programming" by Thomas Wiecki, et al

：这本书提供了概率编程的概述和详细介绍。它使用 Python 的 PyMC3 和 PyMC4 库，通过大量示例和实际应用案例，展示了如何使用概率编程进行数据分析和建模。

这些书籍涵盖了概率编程的不同方面和应用领域，可以根据你的兴趣和需求选择适合的书籍进行学习和参考。

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