一个小小的总结

 为了要搞论文，我从图书馆借了一堆贝叶斯的书来看，虽然看得不算全面，还是在这里做一个小小的总结：
　　
茆诗松 《贝叶斯统计》
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目前看过的讲贝叶斯方法最通俗易懂的书了
张连文 《贝叶斯网引论》
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以上是我觉得较为好的两本，也是读得比较认真的两本。从贝叶斯理论的基本概念开始讲起，公式推导十分详细，还有非常丰富的实例以及相关理论的应用。 《贝叶斯网引论》最值得称道的一点是上面大部分的算法都给出了图示，也就是随着算法一次次迭代的过程，整个贝叶斯网络变化过程的图示，这样的算法才是读者真正能够看明白的算法。


关于贝叶斯网络，最通俗易懂的书还是
Peter Norvig / Stuart Russell《人工智能：一种现代方法》
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有一章专讲概率推理，接下来的一章讲贝叶斯网络，包括连续时间的贝叶斯网络，后面还有一章讲了动态贝叶斯网络和隐式马尔可夫模型的内容。此书作者Peter Norvig是google研发部总监，水平确实不是一般的高，很多基本概念和基本思想深入浅出、娓娓道来，贝叶斯网络还附了习题，纸上的和编程都有这一点尤其难得。另外此书的参考文献极为丰富，可惜被天煞的人民邮电出版社给砍掉了。


陈晓平《贝叶斯方法与科学合理性：对休谟问题的思考》
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这本讲得太哲学化了，大段的讨论，对搞论文没有什么帮助，但是论文搞完了停下来做些思考的时候可以看看。
    
James O.Berger《统计决策论及贝叶斯分析》
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统计决策论及贝叶斯分析（英文版）
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    Berger的书是贝叶斯方法的扛鼎之作，探索该领域的必读经典之一，但是按我目前的这种急功近利的心态是没可能读完的了。


《贝叶斯方法(英文版)》
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本书从极大似然估计开始讲起，主要讲贝叶斯统计学，贝叶斯推断讲的比较少，不涉及贝叶斯网络。老外的写法就是显得比较流畅，另外此书很多的例题和习题，值得一看啊。

Bayesian network technologies(贝叶斯网络技术：应用与图形模型)
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是一本贝叶斯网络的论文集，分建模、推理、应用三个部分，图书馆借来复印了一本，讲的内容跟生物和医学方面的比较紧密，如果你是搞这方面的论文，这本书会有很好的帮助。


王双成《贝叶斯网络学习、推理与应用》
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这本书的写法就纯粹罗列公式而已，作者基本上就没有希望这本书被人看明白。图书馆借来，很快就还掉了。

《贝叶斯网络理论在装备故障诊断中的应用》
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国人编的书，先是一大堆综述，然后理论部分快速带过，纯讲应用的部分很不够深入。唯一值得借鉴的就是前2章综述部分了。

肖秦琨 / 高嵩 / 高晓光《动态贝叶斯网络推理学习理论及应用》
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跟上一本差不多，综述和入门级内容，不够深入。

明志茂 / 陶俊勇 / 陈循《动态分布参数的贝叶斯可靠性分析》
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同样是大段罗列公式的专著，动态分布参数这个词似乎故意是想把问题说复杂，贝叶斯方法里参数本身也是一个不确定量啊！

吴喜之《现代贝叶斯统计学》
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又是一本罗列结论的书，我翻过之后很快就放回了图书馆的书架。