大家的周五快乐吗！又要到愉快的周末了。
接下来就是本周五的资源推荐时间。

Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers
https://github.com/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers
整本书通过nbviewer阅读，并且可以克隆或下载notebook来进行交互。书籍中的代码是基于Python写的。用到PyMC库（看书籍介绍中提到也更新了TensorFlow版本）。

在书籍的简介中提到，由于很多贝叶斯模型的数学难解性，一般的讲解都只展示给读者一些简单的示例，而这本书试图弥补贝叶斯和概率编程之间的脱节。

以计算、理解第一，数学其次的方式来进行讲解。

全书包括以下几章
序言：
我们为什么写这本书

第一章：
贝叶斯方法介绍（介绍贝叶斯方法的原理和时间，以及什么是概率编程？）

第二章：关于PyMC（使用PyMC库探索贝叶斯模型问题示例，我们怎么创建贝叶斯模型？）
第三章：打开MCMC的黑盒（讨论MCMC操作及诊断工具）

第四章：最伟大的定理没说过的事（我们要探索一个有用的、危险的定理--大数定律）
第五章：
你愿意失去一只胳膊还是一条腿（损失函数及其在贝叶斯方法中的应用）

第六章：
梳理先验知识（可能是最重要的一章，我们检查先验选择并借鉴专家意见）

X1章：机器学习和模型验证中的贝叶斯模型，如何解决过拟合
X2章：更多PyMC的细节
下面是一些来自书中的示例图

以上就是本周的分享啦！

还有要再次说一声的是，明晚有和鲸科技联合TDU、AWS发布的《数据教育白皮书》线上发布会！期待大家来一起聊聊~明天见！
封面图来源：Photo by Immo Wegmann on Unsplash
继续阅读
阅读原文