Python贝叶斯分析（第2版）

本书是一本概率编程的入门书。本书使用概率编程库 PyMC3 以及可视化库 ArviZ 对贝叶斯统计分析的相关知识进行讲解，包括概率思维、概率编程、线性回归建模、广义线性模型、模型比较、混合模型、高斯过程以及推断引擎等知识。

全书图文并茂，通俗易懂，适合具备一定 Python 基础的读者学习使用。学完本书，读者可以利用概率思维建立贝叶斯模型并解决自己的数据分析问题。

Osvaldo Martin 是阿根廷国家科学与技术研究理事会（CONICET）的一名研究员。他曾从事蛋白质、多糖及 RNA 分子等结构生物信息学方面的研究，此外，在应用马尔可夫链蒙特卡洛方法模拟分子动力学方向上有着丰富的经验，他喜欢用 Python 解 决数据分析中的问题。他曾讲授结构生物信息学、数据科学以及贝叶斯数据分析相关的课程，在2017年带头组建了阿根廷圣路易斯 PyData 委员会。同时，他也是 PyMC3 以及 ArviZ 两个项目的核心开发者之一。