具体描述
●STaTa+AI+Bayesian超强组合，接轨世界趋势，让您跻身大数据时代先驱。
●超强统计软体STaTa，简单易懂，功能齐全，广获肯定。
●结合「理论、方法、统计」，让读者能精准使用Bayesian回归。
●内文包含大量图片示意，配合随书光碟资料档，实地演练，学习更有效率。
5G时代的来临，联手(AI)人工智慧迈入崭新纪元，未来可预见日常将出现更密集的AI科技，更可能改变产业型态、生活体验，甚至是人类的思考模式。
AI又称机器智能，迄今已是一门显学，属于自然科学和社会科学的交集。其中机器学习演算法及Bayesian后验机率等贝氏推论，不仅适合传统科学研究法，更适合于当今大数据(big data)时代的来临。
本书详细说明STaTa运用中，45种Bayesian回归，以及实务上已非常成熟的AI统计应用技术，可供人工智慧、机器学习等自然科学和社会科研究者使用。内文包含大量图片示意，搭配随书附赠光碟，简洁易懂，学习效果更显着。
著者信息
张绍勋
学历：国立政治大学资讯管理博士
现职：国立彰化师大专任教授
经历：致理技术专任副教授
张任坊
学历：国立海洋大学商船系
现职：长荣海运三副
图书目录
Chapter 01 人工智慧的基础：机器学习理论及贝氏定理(Bayes' theorem) 1
1-1 人工智慧(Artificial Intelligence, AI) .........................................................................9
1-1-1 AI 研究的议题 .............................................................................................10
1-1-2 强人工智慧vs. 弱人工智慧 .......................................................................14
1-1-3 AI 研究方法 .................................................................................................15
1-2 机器学习(machine learning) ...................................................................................19
1-2-1 监督vs. 非监督机器学习 ...........................................................................24
1-2-2 机器学习的演算法(algorithm) ...................................................................26
1-2-3 何谓Features( ≈自变数)、Training、Label( ≈类别依变数)？ ...............40
1-2-4 监督机器学习⊃多变数线性回归(machine learning: linear regression with
multiple variables) ........................................................................................42
1-2-5 机器学习：梯度下降演算法(gradient descent algorithm) ........................67
1-2-6 机器学习：特征缩放(feature scaling) .......................................................81
1-3 参数估计：最大概似估计、最大后验(Max posterior)、贝叶斯估计 ................81
1-3-1 何谓参数估计？ ..........................................................................................83
1-3-2a 估计法一：最大概似估计(MLE) ≠概似比(LR) ....................................87
1-3-2b 最大概似估计法(MLE) 做分类 .................................................................97
1-3-3 估计法二：最大后验(Max posterior) 估计 ............................................ 101
1-3-4 估计法三：贝叶斯估计 ........................................................................... 105
1-4 期望最大化(EM) 演算法 ..................................................................................... 107
Chapter 02 贝叶斯(Bayesian) 回归有45 种 117
2-1 贝氏定理与条件机率( 重点整理) ...................................................................... 118
2-1-1 贝氏机率(Bayesian probability) .............................................................. 121
2-1-2 贝氏(Bayes) 定理、条件机率................................................................. 123
2-2 贝叶斯推论(Bayesian inference) ......................................................................... 136
2-2-1 贝叶斯法则(Bayesian rule) ..................................................................... 138
2-2-2 推论「排他性和穷举命题」的可能性(inference over exclusive and
exhaustive possibilities) ............................................................................ 143
2-2-3a 贝叶斯推论之数学性质(mathematical properties) ................................. 145
2-2-3b 贝叶斯决策理论 ....................................................................................... 153
2-2-4 贝叶斯推论之案例 ................................................................................... 160
2-2-5 频率统计和决策理论之贝叶斯模型，谁优？Bayesian Information
Criterion (BIC) .......................................................................................... 165
2-2-6 贝叶斯认识论(Bayesian epistemology) .................................................. 167
2-2-7 贝叶斯推理的影响因素 ........................................................................... 170
2-3 常见的分布有15 种 .............................................................................................. 175
2-4 STaTa likelihood-based Bayesian 回归有45 种 ................................................... 204
2-4-1 STaTa 共12 类：45 种Bayesian 回归 .................................................... 205
2-4-2 Metropolis-Hastings 演算法(bayesmh 指令) 和Monte Carlo ............... 215
2-4-3 贝叶斯线性回归的基本原理 ................................................................... 225
2-5 贝叶斯统计及正规化(Bayesian statistics and Regularization) ........................... 228
2-5-1 过度适配vs. 不足适配(overfitting and underfitting) ............................. 229
2-5-2 Bayesian statistics 及正规化(regularization) ........................................... 231
2-5-3 最佳成本函数之正规化(optimize cost function by regularization) ....... 232
Chapter 03 最大概似(ML) 各家族(family)：机器学习技术 237
3-1 最大概似(ML) 之Regression 家族(family) ....................................................... 238
3-1-1 回归分析介绍 ........................................................................................... 239
3-1-2 线性回归(linear regression) ..................................................................... 241
3-2 多元回归的自变数选择法有三：子集合选取法、正规化、资讯准则法
(bayesstats ic 指令) ............................................................................................... 246
3-2-1 回归模型与正规项(regulation)：Ridge 回归、Lasso 回归原理 .......... 253
3-2-2 嵴回归／岭回归(ridge) 的原理：多重共线性(ridgeregress 外挂指令)
................................................................................................................... 262
3-2-3a 回归正规项(regulation)：lasso 回归、Ridg 回归、elastic-net 回归
(lassoregress、ridgeregress、elasticregress 外挂指令) .......................... 266
3-2-3b 机器学习演算法：套索回归(Lasso Regrission)(lassoregress、lasso2、
elasticregress 指令) .................................................................................. 283
3-2-4a 机器学习演算法：嵴回归(Ridge Regression)(rxridge、rxrcrlq、rxrmaxl
等14 个指令) ........................................................................................... 288
3-2-4b Ridge 回归分析：解决共线性(rxridg 外挂指令) ................................. 293
3-2-5 机器学习演算法：弹性网路多工Lasso 回归(multi task Lasso)
(elasticregress 指令) ................................................................................. 299
3-2-6 逻辑斯回归(logistic regression) .............................................................. 301
3-3 机器学习法：随机森林( 外挂指令randomforest)、支援向量机( 外挂指令
svmachines) ............................................................................................................ 314
3-3-1 机器学习法：随机森林( 外挂指令：randomforest) ............................. 314
3-3-2 机器学习法：支援向量机SVM( 外挂指令：svmachines) ................... 326
3-4 最大概似的Kernel-Based 家族：小样本、非线性及高维模型识别 ................ 349
3-4-1 非线性分类之核函数 ............................................................................... 353
3-4-2 支援向量机(SVM) 分类器：原型、对偶型、核技巧、现代方法 ...... 354
3-4-3a 支援向量机(SVM) 原理：小样本、非线性及高维模型识别 .............. 361
3-4-3b 支援向量机做分类(svmachines 外挂指令) ........................................... 368
3-4-4 核回归／分段加权回归(kernel regression)：非单调函数(lpoly、
npregress、teffects 指令) ......................................................................... 377
3-5 最大概似(ML) 之Bayes-Based 家族( 前导字「bayes: 某回归」指令) ......... 399
3-5-1 判别模型(discriminative model) 与生成模型(generative model) ......... 404
3-5-2 高斯判别分析(Gaussian discriminant analysis) ...................................... 407
3-5-3 朴素贝叶斯(naive bayes) 演算法............................................................ 412
Chapter 04 贝叶斯(Bayesian) 线性回归之原理 421
4-1 贝叶斯(Bayesian) 分析 ........................................................................................ 425
4-2 参数估计：最大概似估计、最大后验估计、贝叶斯估计 ................................ 430
4-3 贝叶斯(Bayesian) 线性回归 ................................................................................ 433
4-3-1a 线性回归之参数估计最小平方法 (OLS) ................................................ 433
4-3-1b 贝叶斯(Bayesian) 回归之原理 ................................................................ 436
4-3-2 贝叶斯线性回归：参数分布、预测分布、等价核 ............................... 440
4-3-3 贝叶斯线性回归：学习过程、优缺点、贝叶斯嵴回归 ....................... 447
4-4 贝叶斯多元线性回归之原理(Bayesian multivariate linear regression) ............. 451
Chapter 05 Bayes 线性回归(「bayes: regress」、「bayesgraphdiagnostics」、「bayesstats ic」指令) 457
5-1 线性Bayesian 回归( 先rsquare、再「bayes: regression」指令) ..................... 459
5-1-1 OLS 先挑所有自变数的最佳组合( 再Bayes 线性回归) ..................... 460
5-1-2 OLS 先挑所有自变数的最佳组合，再Bayes 线性回归
(bayes : regress y x1 x2 x3) ....................................................................... 477
5-2 方法一Bayes 线性回归(bayes : regress ⋯指令) ............................................... 483
5-2-1 Bayes 线性回归及预测值：使用内定概似及先验(uninformative data)
(bayes : regress ⋯指令) ........................................................................... 483
5-2-2 Bayes 线性回归：自定概似及先验(informative data)(bayes : regress
⋯指令) ..................................................................................................... 491
5-3 方法二Bayes 线性回归(bayesmh : regress ⋯指令) ......................................... 501
5-4 线性Bayesian 回归模型( 改用bayesmh 指令) ................................................. 512
5-4-1 Bayesian 估计之原理及实作(「bayes: regress」指令) ......................... 516
5-4-2 MCMC 收敛性(convergence) 及假设检定(hypotheses testing) ............ 525
5-4-3 先验(Priors)：Gibbs 採样(sampling) ..................................................... 529
5-4-4 自定先验(Custom priors)......................................................................... 533
5-5 Bayes 回归：缩减模型vs. 完全模型，谁优？(bayesmh、bayesstats ic 指令) ... 535
Chapter 06 Metropolis-Hastings 演算法之Bayesian模型(bayesmh 指令) 545
6-1 bayesmh 指令：「线性vs. 非线性」、「单变量vs. 多变量」、「连续vs. 间断」
模型有8 大类 ........................................................................................................ 552
6-2 bayesmh 指令之范例 ............................................................................................ 573
6-2-1 范例1：OLS 线性回归(regress)vs. Bayesian 线性回归(bayes : regress)
................................................................................................................... 574
6-2-2 范例2：Bayesian normal linear regression with noninformative prior
( 未自定参数的分布) .............................................................................. 583
6-2-3 范例3：Bayesian linear regression with informative prior( 自定参数
的分布) ..................................................................................................... 588
6-2-4 范例4：Bayesian normal linear regression with multivariate prior ........ 591
6-2-5 范例5：检查收敛性(Checking convergence) ........................................ 594
6-2-6 范例6：贝氏事后估计值摘要(Postestimation summaries) .................. 599
6-2-7 范例7：敌对模型的比较(Model comparison) ...................................... 601
6-2-8 范例8：假设检定(Hypothesis testing)( bayestest model、interval
interval) ..................................................................................................... 603
Chapter 07 Bayesian 逻辑斯模型、多项逻辑斯模型(bayes: logistic、bayes: mlogit 指令) 607
7-1 逻辑斯回归原理 .................................................................................................... 608
7-2 Bayesian logit 回归分析(bayes: logit、bayes : logistic 指令) ........................... 612
7-2-1 范例1：贝氏Logistic 回归(bayes: logit 指令) ..................................... 614
7-2-2 范例2：自定之资讯先验(informative prior)：贝氏Logistic 回归
(bayes: logit 指令) .................................................................................... 618
7-3 对照组：multinomial logistic 回归分析(bayes: mlogit 指令) ........................... 621
7-3-1 多项(multinomial) 逻辑斯回归之原理 ................................................... 622
7-3-2 Multinomial Logit 回归分析：职业选择种类(mlogit 指令) ................ 628
7-3-3 多项逻辑斯回归分析：乳房摄影(mammograph) 选择的因素
(mlogit 指令) ............................................................................................ 637
7-4 实验组：Bayesian multinomial logistic 回归分析：健康保险(bayes: mlogit
指令) ..................................................................................................................... 650
Chapter 08 联立方程式：Bayesian multivariate 回归(bayes: mvreg 指令) 659
8-1 多变量Bayesian 回归分析(bayes: mvreg 指令) ................................................ 660
Chapter 09 非线性回归：广义线性模型(GLM)(Baye: glm 指令) 667
9-1 广义线性模型之原理 ............................................................................................ 668
9-2 当依变数是比例(proportion) 时，如何做回归(glm 指令)？ .......................... 671
9-3 广义线性回归(glm、baye: glm 指令) ................................................................ 684
Chapter 10 Survival 模型(baye: streg 指令) 693
10-1 存活分析的原理 .................................................................................................... 694
10-1-1 存活分析之定义 ....................................................................................... 695
10-1-2 为何存活分析是临床研究最重要的统计法？ ....................................... 698
10-1-3 存活分析之三种研究目标 ....................................................................... 703
10-2 存活分析Bayesian 回归 (baye: streg 指令) ........................................................ 704
Chapter 11 多层次(multilevel) 模型(bayes: mixed 指令)717
11-1 多层次模型的原理 ................................................................................................ 720
11-2 Bayesian 多层次模型：重复测量(bayes: mixed 指令) ..................................... 726
Chapter 12 计数(count) 模型、Zero-Inflated 模型(bayes: tpoisson、baye: zinb 指令) 743
12-1 传统原理：Count 依变数：Zero-Inflated Poisson 回归 vs. negative binomial
回归 ........................................................................................................................ 744
12-1-1 Poisson 分配 ............................................................................................. 745
12-1-2 负二项分配(Negative Binomial Distribution) ......................................... 751
12-1-3 零膨胀(Zero-Inflated)Poisson 分配 ......................................................... 753
12-2 单层次：Zero-Inflated Poisson 回归vs. 负二项回归(zip、zinb 指令) ............ 755
12-2-1 传统：Zero-Inflated Poisson 回归vs. 负二项回归(zip、zinb 指令) ... 755
12-2-2 Bayesian Poisson 回归(bayes: poisson)、Bayesian 零膨胀Poisson
回归(bayes: zip 指令) ............................................................................. 776
12-2-3 Zero-Inflated negative binomial 模型(bayes: zinb 指令) ....................... 792
12-3 Zero-Inflated ordered probit regression 练习：钓鱼(zip 指令) .......................... 804
12-4 零膨胀Ordered probit 回归分析：抽菸严重度(zioprobit 指令) ...................... 805
12-5 截断(truncated) Poisson 回归分析(bayes: tpoisson 指令) ................................ 813
12-5-1 截断回归(truncated regression)(truncreg 指令) ..................................... 813
12-5-2 Bayesian 截断Poisson 回归(truncated regression)(bayes: tpoisson 指令)
................................................................................................................... 832
Chapter 13 Bayesian 自我回归模型 (bayes : regress yL1.y 指令) 841
13-1 时间列序之统计：自我回归(autoregressive models) ........................................ 842
13-1-2 ARIMA 建构模型之步骤 ......................................................................... 844
13-2 稳定数列之自我回归模型(AR) .......................................................................... 846
13-2-1 AR(1) 模型 ................................................................................................ 848
13-2-2 AR(2) 模型 ................................................................................................ 854
13-2-3 何谓稳定性( 定态)？ ............................................................................. 858
13-3 Bayesian 自我回归之建模过程(bayes : regress y L.y 指令) ............................. 859
参考文献 875
图书序言
测不准原理究竟是我们观察的原因，还是物质本身的内秉性质？这要先对机率进行一番哲学思辩。人工智慧(AI) 的精神，就是科学的结果非全部都属「决定论(determinism)」，而应再融入「机率论(probability theory)」。目前人工智慧(AI) 基于仿生学、认知心理学、Bayesian 回归、机率论、统计学和经济学的演算法等等也在逐步发酵中。AI 又称机器智能，是指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智慧是指通过普通电脑程式的手段实现的人类智能技术。该词也指出研究这样的智慧型系统是否能够实现，以及如何实现的科学领域。
AI 又称「制造智慧机器的科学与工程」，迄今，已是一门显学，属于自然科学和社会科学的交集。AI 实际应用，包括：FinTech、财经预测、机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统、自动规划等贝氏回归的预测。机器学习演算及Bayesian 后验机率等贝氏推论，不仅适合传统科学研究法，更适合于大数据(big data) 时代的来临。
机器要达到具备思考能力的统合强人工智慧，比较流行的方法包括统计方法，计算智慧和传统意义的AI。目前有大量的生产线工具应用了人工智慧，其中包括搜寻和数学最佳化、逻辑推演「贝叶斯定理(Bayesian theorem)」。
迄今STaTa 己提供45 种Bayesian 回归，供人工智慧、机器学习等自然科学及社会科研究者使用，这种AI 统计应用技术已非常成熟。但坊间仍无「人工智慧」贝氏回归分析的书，殊实可惜。
数学中的贝氏定理，只要「前提( 先验) 越清楚、预测就越精准」，例如「台风对台北市带来灾情」在没有绝对的把握时，就在规定期限前蒐集最多的资料，再做最后决定。
本书贝氏45 种回归，採用贝氏条件机率的原理，故适合学科，包括：生物医学、财经、物理学、哲学和认知科学、逻辑学、数学、统计学、心理学、电脑科学、控制论、决定论、不确定性原理、社会学、教育学、经济学、犯罪学、智慧犯罪等。
STaTa 是地表最强统计软体，作者撰写一系列STaTa 书籍，包括：
1. 《 STaTa 与高等统计分析的应用》一书，该书内容包括：描述性统计、样本数的评估、变异数分析、相关、回归建模及诊断、重复测量等。
2. 《 STaTa 在结构方程模型及试题反应理论》一书，该书内容包括：路径分析、结构方程模型、测量工具的信效度分析、因素分析等。
3. 《 STaTa 在生物医学统计分析》一书，该书内容包括：类别资料分析 ( 无母数统计)、logistic 回归、存活分析、流行病学、配对与非配对病例对照研究资料、盛行率、发生率、相对危险率比、胜出比(Odds Ratio) 的计算、筛检工具与ROC曲线、工具变数(2SLS)⋯Cox 比例危险模型、Kaplan-Meier 存活模型、脆弱性之Cox 模型、参数存活分析有六种模型、加速失败时间模型、paneldata存活模型、多层次存活模型等。
4. 《 Meta 统计分析实作：使用 Excel 与 CMA 程式》一书，该书内容包括：统合分析(meta-analysis)、胜出比(Odds Ratio)、风险比、4 种有名效果量(ES) 公式之单位变换等。
5. 《 Panel-data 回归模型：STaTa 在广义时间序列的应用》一书，该书内容包括：多层次模型、GEE、工具变数(2SLS)、动态模型等。
6. 《 STaTa 在总体经济与财务金融分析的应用》一书，该书内容包括：误差异质性、动态模型、序列相关、时间序列分析、VAR、共整合等。
7. 《 多层次模型 (HLM) 及重复测量：使用 STaTa》一书，该书内容包括：线性多层次模型、vs. 离散型多层次模型、计数型多层次模型、存活分析之多层次模型、非线性多层次模型等。
8. 《 模煳多准评估法及统计》一书，该书内容包括：AHP、ANP、TOPSIS、Fuzzy 理论、Fuzzy AHP⋯等理论与实作。
9. 《逻辑斯回归及离散选择模型：应用 STaTa 统计》一书，该书内容包括：逻辑斯回归、vs. 多元逻辑斯回归、配对资料的条件Logistic 回归分析、MultinomialLogistic Regression、特定方案Rank-ordered logistic 回归、零膨胀orderedprobit regression 回归、配对资料的条件逻辑斯回归、特定方案conditional logit model、离散选择模型、多层次逻辑斯回归等。
10《有限混合模型(FMM)：STaTa分析(以EM algorithm做潜在分类再回归分析)》一书，该书内容包括：FMM：线性回归、FMM：次序回归、FMM：Logit 回归、FMM：多项Logit 回归、FMM：零膨胀回归、FMM：参数型存活回归等理论与实作。
11《多变量统计之线性代数基础：应用 STaTa 分析》一书，该书内容包括：平均数之假设检定、多变量变异数分析(MANOVA)、多元回归分析、典型相关分析、区别分析(discriminant analysis)、主成份分析、因素分析(factor analysis)、集群分析(cluster analysis)、多元尺度法(multidimensional scaling, MDS)等。
12《人工智慧 (AI) 与贝叶斯 (Bayesian) 回归的整合：应用 STaTa 分析》，该书内容包括：机器学习及贝氏定理、Bayesian 45 种回归、最大概似(ML) 之各家族(family)、Bayesian 线性回归、Metropolis-Hastings 演算法之Bayesian 模型、Bayesian 逻辑斯回归、Bayesian multivariate 回归、非线性回归：广义线性模型、survival 模型、多层次模型。
此外，研究者如何选择正确的统计方法，包括适当的估计与检定方法、与统计概念等，都是实证研究中很重要的内涵，这也是本书撰写的目的之一。为了让研究者能正确且精准使用Bayesian 回归，本书内文尽量结合「理论、方法、统计」，期望能够对产学界有抛砖引玉的效果。
最后，特感谢全杰科技公司(http://www.softhome.com.tw)，提供STaTa 软体，晚学才有机会撰写STaTa 一系列的书，以嘉惠学习者。
图书试读
用户评价
这本书的封面设计相当吸引人，那流畅的曲线交织着数字代码的意象，瞬间就勾勒出了“人工智能”与“统计学”的完美融合。光是看着就让人充满了学习的动力，总觉得里面蕴藏着打开新世界大门的钥匙。特别是“贝叶斯回归”这个词，对于许多初学者来说可能有些遥远，但这本书的作者似乎很有信心能将它化繁为简，让读者在轻松的氛围中掌握这项强大的统计工具。我期待它能为我解答许多在数据分析过程中遇到的困惑，比如如何更有效地处理不确定性，如何从有限的数据中提取更有意义的见解。台湾的读者群对于统计分析一直有着很高的热情，我们普遍认为数据是未来重要的资源，而如何运用统计学解读数据，更是我们关注的焦点。所以，当看到一本结合了最前沿的AI技术和经典统计方法的书籍时，那种期待感是难以言喻的。我特别好奇作者是如何将STaTa这个在学术界和实务界都享有盛誉的软件融入到AI与贝叶斯回归的教学中的。STaTa强大的数据处理和可视化能力，相信能让复杂的概念变得更加直观易懂。我希望这本书能够提供一些实际的案例分析，让我们能够看到AI与贝叶斯回归如何在实际问题中发挥作用，解决一些现实世界的挑战。比如，在金融预测、医疗诊断、市场分析等领域，这些技术的结合是否能带来突破性的进展？这本书的出现，无疑为我们提供了一个绝佳的学习机会，让我对未来的数据科学之路充满了憧憬。
评分我一直深信，未来的数据科学发展，将是各种先进技术深度融合的时代。这本书《人工智能(AI)与贝叶斯(Bayesian)回归的整合：应用STaTa分析》恰恰捕捉到了这一趋势。在台湾，AI的热潮持续不减，而贝叶斯统计学以其独特的处理不确定性的能力，也越来越受到研究者和实践者的青睐。这本书的亮点在于它明确提出了“整合”的概念，这让我非常期待。我想知道，AI模型（例如，机器学习算法）和贝叶斯回归模型之间是如何进行协同工作的？是AI模型提供了更丰富的特征，还是贝叶斯模型为AI模型提供了概率解释？STaTa的应用，无疑为这种整合提供了坚实的平台。它是一个非常成熟的统计软件，在台湾拥有广泛的应用基础。我希望书中能有足够多的STaTa代码示例，能够清晰地展示如何实现AI与贝叶斯回归的整合分析。更重要的是，我期待书中能够提供一些具有启发性的案例分析，展示这种整合在解决实际问题（如金融建模、医疗诊断、自然语言处理等）时的强大威力。通过学习这本书，我希望能够获得将AI和贝叶斯统计的优势相结合的能力，从而在复杂的数据分析任务中脱颖而出。
评分说实话，当我在书店看到《人工智能(AI)与贝叶斯(Bayesian)回归的整合：应用STaTa分析》这本书的时候，我的眼睛就亮了。近年来，台湾对人工智能和大数据分析的关注度可谓是爆炸式增长，而在这股浪潮中，贝叶斯统计方法以其处理不确定性和进行概率推断的独特优势，也越来越受到重视。这本书的书名完美地概括了当下最前沿的两个技术方向，并且还点明了具体的实现工具——STaTa。我一直在寻找一本能够系统性地讲解如何将AI的强大建模能力与贝叶斯回归的概率解释力结合起来的书，并且希望它能够提供实操性的指导。这本书的出现，简直就是为我量身定制的。我非常期待书中能够详细阐述AI模型（比如深度学习模型）与贝叶斯回归模型之间的“整合”是如何实现的。是利用AI模型生成新的特征输入到贝叶斯模型中？还是利用贝叶斯方法来正则化AI模型？亦或是将两者结合构建混合模型？这些都是我非常感兴趣的问题。STaTa作为一款在台湾学术界和工业界都广泛使用的统计软件，它的应用必然能让书中的内容更具可操作性。我希望作者能够提供一些非常具体的、可复现的STaTa代码示例，让我们能够亲手实践书中的方法，从而真正掌握AI与贝叶斯回归的整合分析。
评分对于一个身处台湾、对数据科学充满热情的人来说，一本能深入浅出讲解“人工智能(AI)与贝叶斯(Bayesian)回归的整合：应用STaTa分析”的书，绝对是难以抗拒的诱惑。AI的飞速发展，让我们看到了数据驱动决策的巨大潜力，而贝叶斯统计，以其严谨的概率框架和对不确定性的优雅处理，更是为我们提供了理解和解释模型结果的强大工具。这本书的书名就暗示着一种深度的融合，而非简单的叠加。我非常好奇，作者是如何将AI模型的黑箱特性与贝叶斯回归的概率解释性相结合的？在实际应用中，这种整合能带来哪些突破性的优势？STaTa这个名字的出现，让我感到非常亲切。作为一款成熟且功能强大的统计软件，STaTa在台湾拥有庞大的用户基础。我希望这本书能够充分发挥STaTa的优势，在书中提供清晰、详尽的STaTa操作指南，包括数据预处理、模型构建、参数估计、后验推断以及结果可视化等关键步骤。我特别期待书中能够包含一些实际的案例研究，能够展示AI与贝叶斯回归的整合分析如何在诸如风险管理、市场预测、用户行为分析等具体场景中得到应用。通过这些案例，我希望能更直观地理解理论知识，并从中获得解决实际问题的灵感。
评分阅读一本好的技术书籍，最重要的莫过于作者是否能用一种引人入胜的方式来阐述复杂的概念。我一直认为，统计学，尤其是贝叶斯方法，虽然理论深厚，但如果讲解方式过于枯燥，很容易让读者望而却步。这本书的书名“人工智能(AI)与贝叶斯(Bayesian)回归的整合：应用STaTa分析”就给了我一种感觉，作者不仅深入理解了AI和贝叶斯回归的精髓，更重要的是，他（她）有能力将这些知识转化为易于吸收的语言。我特别期待书中关于“整合”的部分，究竟是如何做到将AI的强大预测能力与贝叶斯回归灵活的概率建模相结合的？这种结合会不会产生1+1>2的效果？台湾的科技氛围日渐浓厚，许多大学和研究机构都在积极推动AI的发展，同时，统计学作为基础学科，其重要性也从未被忽视。所以，一本能够 bridge 这两个领域的书籍，其价值可想而知。STaTa作为一款功能强大的统计软件，在台湾的学界和业界都有着广泛的应用基础。我个人也曾使用过STaTa进行一些数据分析，对它的操作界面和功能模块都有一定的了解。因此，我非常期待作者能在书中详细介绍如何利用STaTa来实现AI与贝叶斯回归的整合分析。例如，是否会有具体的代码示例，能否清晰地展示分析的步骤和结果的解读？更重要的是，我希望这本书能够引导我思考，在实际应用中，如何根据不同的问题场景，选择合适的AI模型和贝叶斯回归方法，并有效地通过STaTa进行实现。这不仅仅是学习技术，更是学习如何运用技术去解决问题，这才是最重要的。
评分收到这本《人工智能(AI)与贝叶斯(Bayesian)回归的整合：应用STaTa分析》时，我的第一感觉就是它的内容一定非常扎实。从书名来看，它涵盖了当前最热门的两个技术领域——AI和贝叶斯统计，并且还强调了STaTa这个具体工具的应用。对于我这样一名身处台湾，对数据科学抱有浓厚兴趣的学习者来说，这无疑是一本“宝藏”级的书籍。我一直对贝叶斯方法在处理不确定性方面所展现出的优雅和强大感到着迷，而AI的快速发展又为我们提供了前所未有的数据处理和模式识别能力。如何将这两者有机地结合起来，利用STaTa这样一个成熟的平台进行实践，是我一直以来都非常想深入了解的。我希望这本书能给我带来一些全新的视角，让我看到AI和贝叶斯回归在实际应用中是如何协同工作的。例如，在构建复杂的预测模型时，AI可以负责特征提取和初步建模，而贝叶斯回归则可以用来评估模型的鲁棒性，量化预测的不确定性，甚至进行模型选择。STaTa的应用，更是为这种整合提供了坚实的基础，它能够帮助我们更高效地进行数据预处理、模型构建、参数估计和结果可视化。我期待书中能有足够多的案例，能够从不同行业（例如，金融、医疗、营销等）的角度来展示AI与贝叶斯回归的整合分析的应用，这样我才能更好地理解这些理论知识如何在现实世界中转化为价值。
评分这本书的封面设计给我留下深刻印象，它以一种抽象而富有科技感的方式，暗示了人工智能与统计学之间的深度连接。对于我这样一个身处台湾、对数据分析充满热情的学习者来说，《人工智能(AI)与贝叶斯(Bayesian)回归的整合：应用STaTa分析》的书名本身就充满了吸引力。AI的快速发展，为我们提供了强大的数据处理和模式识别能力，而贝叶斯回归则以其严谨的概率框架和对不确定性的优雅处理，让我们能够更深入地理解和解释模型。这本书最让我期待的是“整合”的概念，我非常想知道AI模型与贝叶斯回归模型是如何协同工作的，这种结合会带来哪些独特的优势？STaTa的应用，更是为这本书增加了实操性的价值。STaTa在台湾拥有广泛的用户基础，我希望书中能够提供足够多的STaTa代码示例，能够清晰地展示如何实现AI与贝叶斯回归的整合分析。此外，我也期待书中能有丰富的案例研究，展示这种整合分析在解决实际问题（例如，在金融风险评估、市场趋势预测、个性化推荐等领域）时的强大能力。这本书无疑为我提供了一个学习和实践前沿数据分析技术的绝佳机会。
评分当我看到《人工智能(AI)与贝叶斯(Bayesian)回归的整合：应用STaTa分析》这本书时，就有一种强烈的预感，它将是我近期最重要的学习资源之一。在台湾，随着科技的飞速发展，人们对AI和大数据分析的兴趣与日俱增，而贝叶斯统计学因为其在处理不确定性和进行概率推断方面的优势，也越来越受到关注。这本书的书名直接点明了AI与贝叶斯回归的“整合”，这正是我想深入了解的核心。我非常好奇，作者是如何将AI强大的学习能力与贝叶斯回归的概率建模能力融合在一起的？这种融合是否能产生比单独使用任一技术更优越的性能？STaTa的出现，意味着这本书将是理论与实践相结合的典范。STaTa在台湾的学术界和工业界都备受推崇，其强大的数据处理和统计分析功能，我相信能为读者提供一个很好的学习平台。我希望书中能提供详实的STaTa操作指南，并且包含多个实际案例，来展示AI与贝叶斯回归的整合分析如何在现实世界的应用中发挥作用。例如，在构建更精准的预测模型时，或者在进行更深入的风险评估时，这种整合能带来怎样的提升？这本书无疑为我打开了一扇通往更高级数据分析领域的大门。
评分当我看到《人工智能(AI)与贝叶斯(Bayesian)回归的整合：应用STaTa分析》这本书时，立刻就被它的主题所吸引。在台湾，AI和数据科学已成为热门话题，而贝叶斯统计学因其处理不确定性和进行概率推断的独特能力，也越来越受到关注。这本书的亮点在于它强调的是AI与贝叶斯回归的“整合”，这让我非常期待。我希望书中能详细介绍AI模型（例如，机器学习算法）与贝叶斯回归模型是如何协同工作的，以及这种整合能带来哪些新的洞察和优势。STaTa的应用，也让我觉得这本书非常实用。STaTa在台湾的学术界和工业界都有着深厚的基础，我期待作者能够提供详细的STaTa操作指南，以及可复现的代码示例，来指导读者完成AI与贝叶斯回归的整合分析。更重要的是，我希望书中能包含一些真实世界的案例分析，展示这种整合在解决实际问题（例如，在金融、医疗、市场营销等领域）时的应用价值。通过这本书，我希望能够提升自己在数据分析领域的技能，更好地理解和应用AI与贝叶斯统计的最新进展。
评分这本《人工智能(AI)与贝叶斯(Bayesian)回归的整合：应用STaTa分析》的书名，对于我这样一位身处台湾，对数据分析领域充满好奇的读者来说，具有极大的吸引力。AI的浪潮席卷全球，而贝叶斯统计学以其在处理不确定性和进行概率推断方面的独特优势，也逐渐成为数据科学领域不可或缺的一部分。这本书最吸引我的地方在于它强调的是“整合”，这意味着它不是简单地介绍两个独立的领域，而是探讨它们之间如何相互促进、协同工作。我非常期待书中能阐述AI模型（例如，深度学习模型）与贝叶斯回归模型在概念和实践上的融合方式。STaTa的出现，更是为这本书增添了实操性的价值。STaTa作为一款功能强大、在台湾应用广泛的统计软件，我相信作者能够利用它来演示如何将AI与贝叶斯回归的整合分析付诸实践。我希望书中能有丰富的STaTa代码示例，并且能够通过具体的案例研究，来展示这种整合分析在解决实际问题（例如，在金融风险建模、医疗诊断、市场需求预测等领域）中的应用效果。通过学习这本书，我希望能够掌握如何利用AI和贝叶斯统计的优势，来构建更强大、更具解释性的数据模型。
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