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“本书提供了有关现代贝叶斯统计方法的重要题材，文笔流畅，语言优美，其突出的特点是包括大量实际应用，涉及若干领域中AIC和BIC模型选择标准的运用和对比，通过效用理论以独特方式处理贝叶斯决策论，并论述了贝叶斯过程的频度特性，配备了可以扩展与加深书中内容的有趣和适中的自学练习。”——MichaelJ．Evans，MathematicalReview“以严密、纯熟的文笔介绍贝叶斯建模的基本原则，选材深思熟虑，按照研究生层次引入贝叶斯方法。”——JournaloftheAmericaStatisticalAssociation贝叶斯“后验分布”或“预测分布”是对有关未知参或未来观测所需了解的每项事物的概括。本书以一种强有力和贴切的方式说明了如何运用贝叶斯统计技术，引导读者从具体数据中推测有关科学、医疗与社会问题的结论。本书解释了贝叶斯方法论所需的一些细微假设，并展示了如何运用这些假设
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![学习OpenCV [美]布拉德斯基、[美]克勒 著 9787564116293 东南大学出版社](http://img3m4.ddimg.cn/51/20/11906608974-1_l.jpg)
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2004年美国Jolt大奖入围作品。如果你是个程序员的话，那么你就需要本书。可能导致我们阅读代码的原因是：我们不得不去修复它其中所包含的错误；或是对它进行遍查（inspect）；或者是改善它。我们阅读代码的方式可能和工程师检查机械的方式一样——找出它的工作原理。或者我们阅读代码的目的是对代码进行清理——找出其中可以被重用的部分。阅读代码有着它自身的技巧，并需要我们能够在重要场合对采用何种技术有着判断能力。在这本不可或缺的书中，DiomidisSpinellis使用了超过600个来自现实世界中的例子来向我们展示如何鉴别好的（或坏的）代码：如何去阅读它，从中去找寻什么，以及如何利用这种技巧来提升我们自身编写的代码的品质。记住这个事实：如果我们养成了阅读好代码的习惯，我们就能写出更高品质的代码。
内容简介
