Python贝叶斯建模与计算 采用PyMC3和TFP进行建模和计算，是贝叶斯建模与计算从业者不得多得的参考书。彩插和参考文献扫描封底二维码获取。

《Python贝叶斯建模与计算》旨在帮助贝叶斯初学者成为中级从业者。本书使用了PyMC3、TensorFlow Probability和Arviz等多个软件库的实践方法，重点是应用统计学的实践方法，并参考了基础数学理论。

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·A. 马丁（Osvaldo A. Martin），[美]拉万·库马尔（Ravin Kumar /2024-03-01 /清华大学出版社

AI可解释性（Python语言版） 通过构建XAI的方法论体系，形成一组工具和方法，从而解释ML模型产生的复杂结果，帮助人们理解ML模型。

《AI可解释性（Python语言版）》的出版恰逢其时,通过构建XAI的方法论体系，形成一组工具和方法，从而解释ML模型产生的复杂结果，帮助人们理解ML模型。本书从不可知论、依赖模型方法或内在可解释性构建了人工智能模型方法论，从全局可解释性和局部可解释性两个方面来回答AI 是什么 为什么以及 如何做 等方面的问题。本书适合人工智能从业者、计算机科学家、统计科学家以及所有对机器学习模型可解释性感兴趣的读者阅读。

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[意] 列奥尼达·詹法纳(Leonida Gianfagna)、安东尼奥·迪·塞科(Antonio Di Cecco) /2022-08-01 /清华大学出版社

Python贝叶斯深度学习 是一本简化BNN理论、讲代码实现、介绍工具集和填补了目前贝叶斯深度学习市场空白的BDL实战技巧书。示例代码文件和彩色图片扫描封底的二维码下载。

贝叶斯深度学习、深度集成学习、集成学习、贝叶斯推理等这些术语以及这些理论的推理过程，会让人望而生畏，畏葸不前。不过，本书并不是一本讨论贝叶斯深度学习理论的著作，而是将理论进行了简化，着重讲述其代码实现，以及贝叶斯深度学习工具集使用方面的实战技巧。本书内容共分三部分，第一部分(第 1~3 章)是基础概念和理论，主要介绍深度学习的发展历史和局限性，以及它与贝叶斯推理结合的时机、贝叶斯推理基础、深度学习基础；第二部分(第4~7 章)主要介绍贝叶斯深度学习的基本思想、使用原则、标准工具集代码实现、实际考虑因素；第三部分(第 8~9 章)，讲述贝叶斯深度学习的应用和发展趋势。本书内容新颖、实战性强，填补了目前该领域的市场空白。此外，如果读者想进一步深入学习贝叶斯推理、集成学习等方面的主题，可参阅译者翻译的《概

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[英]马特·贝纳坦(MattBenatan)约赫姆·吉特马 /2024-10-01 /清华大学出版社

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