हैकर्स के लिए संभाव्य प्रोग्रामिंग और बायेसियन विधि

नमस्कार साथियों! आज हम पूछना चाहते हैं कि 2015 में प्रकाशित हुई मूल पुस्तक " बेसेसियन मेथड्स फॉर हैकर्स " में आपको किस तरह की पुरानी किताब मिली, लेकिन अभी तक इसका रूसी में अनुवाद नहीं हुआ है।


पुस्तक को लागू किया गया है, जितना संभव हो उतना गणित और व्यर्थ से छुटकारा।

कट के तहत जीथब पर लेखक द्वारा पोस्ट की गई इस पुस्तक की समीक्षा का थोड़ा संक्षिप्त अनुवाद है।
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बायेसियन विधि तार्किक निष्कर्ष के लिए एक प्राकृतिक दृष्टिकोण है, हालांकि, इस विषय पर कई किताबों में बायेसियन पद्धति का सार पूरी तरह से दर्दनाक गणितीय विश्लेषण के पूरे अध्याय के पीछे खो गया है। बायेसियन सिद्धांत पर एक विशिष्ट पुस्तक संभावना सिद्धांत पर दो या तीन अध्यायों के साथ शुरू होती है, जिसके बाद यह बताया जाता है कि बायेसियन निष्कर्ष क्या है। दुर्भाग्य से, अधिकांश बायेसियन मॉडल को गणितीय भाषा में प्रस्तुत करने की असंभवता के कारण, पाठक को केवल सरल, कृत्रिम उदाहरण दिखाए जाते हैं। इस प्रकार, एक व्यक्ति की काल्पनिक धारणा हो सकती है कि उसने कथित तौर पर बायेसियन निष्कर्ष को समझा था - जबकि वास्तव में उसने केवल इस पद्धति की लेखक की व्याख्या सीखी थी।

मशीन सीखने की प्रतियोगिताओं में बायेसियन तरीके स्पष्ट रूप से सफल होने के बाद, मैंने इस विषय को फिर से जानने का फैसला किया। यहां तक ​​कि अपने गणितीय सामान के साथ, मैंने पूरे तीन दिन उदाहरणों का अध्ययन करने में बिताए और सभी तरीकों से निपटने के लिए सभी टुकड़ों को एक साथ रखने की कोशिश की। सिद्धांत को व्यवहार में लाने के लिए, मेरे पास पर्याप्त साहित्य नहीं था। यह गलतफहमी पैदा हुई क्योंकि मैं बायेसियन गणित और संभाव्य प्रोग्रामिंग के बीच की खाई को पाट नहीं सका। इसलिए, मैंने पीड़ित किया है, और मैं पाठकों को ऐसी पीड़ा से बचाना चाहता हूं। इसीलिए मैंने खुद ऐसी किताब लिखी।

यदि बायेसियन निष्कर्ष हमारा लक्ष्य है, तो गणितीय विश्लेषण केवल इसका एक मार्ग है। दूसरी ओर, कंप्यूटिंग शक्ति अब बहुत सस्ती हो गई है, और हम एक वैकल्पिक तरीके का उपयोग कर सकते हैं, अर्थात् संभाव्य प्रोग्रामिंग। दूसरा विकल्प बहुत अधिक सुविधाजनक है, क्योंकि इसे समस्या को हल करने के सभी चरणों में गणित का सहारा लेने की आवश्यकता नहीं होती है, दूसरे शब्दों में, यह आपको गणितीय विश्लेषण के बिना करने की अनुमति देता है, जो अक्सर बेयर्स निष्कर्ष के लिए एक दुर्गम बाधा बन जाता है। बोलचाल की भाषा में, दूसरे मामले में हम शुरुआत से अंत तक छोटे डैश में जाते हैं, और पहले से - विशाल कूद में, जिसके कारण हम लक्ष्य से काफी दूर उतर सकते हैं। इसके अलावा, गंभीर गणितीय तैयारी के बिना, पाठक पहले विकल्प से विश्लेषण का सामना करने में सक्षम नहीं हो सकता है।

हैकर्स के लिए पुस्तक बेयसियन मेथड्स को प्रमुख अवधारणाओं को समझने और कंप्यूटिंग शक्ति के उपयोग पर ध्यान देने के साथ बायेसियन निष्कर्ष के लिए एक परिचय के रूप में कल्पना की गई थी (गणित माध्यमिक है)। बेशक, यह पुस्तक परिचयात्मक है, और यह परिचयात्मक रहेगी। जो लोग गणित के जानकार हैं, उनके लिए यह बस जिज्ञासा पैदा कर सकता है, और फिर इसे गंभीर गणितीय विश्लेषण के समर्थन से लिखे गए अन्य ग्रंथों के लिए खोल सकते हैं। एक उत्साही के लिए जो बायेसियन विधियों के व्यावहारिक अनुप्रयोग में रुचि रखते हैं, और उनकी गणितीय पृष्ठभूमि में नहीं है, पुस्तक काफी जानकारीपूर्ण और दिलचस्प होगी।

PyMC को दो कारणों से, इस पुस्तक में संभाव्य प्रोग्रामिंग के लिए चुना गया है। लेखन के समय, PyMC पारिस्थितिकी तंत्र में काम करने के तरीकों के उदाहरण और स्पष्टीकरण के साथ इंटरनेट पर कोई केंद्रीयकृत संसाधन नहीं था। आधिकारिक दस्तावेज़ीकरण मानता है कि पाठक को पहले से ही बायेसियन अनुमान और संभाव्य प्रोग्रामिंग का विचार है। हम आशा करते हैं कि यह पुस्तक पाठकों को किसी भी स्तर की तैयारी के साथ प्रोत्साहित करेगी ताकि वे PyMC पर अधिक नज़र डाल सकें।

PyMC के साथ काम करते समय, आपको SciPy से NumPy (स्थिति के अनुसार) से निर्भरता को ध्यान में रखना होगा। पाठक को सीमित नहीं करने के लिए, इस पुस्तक में उदाहरण केवल PyMC, NumPy, SciPy और Matplotlib का उपयोग करते हैं।

सामग्री

(नीचे सूचीबद्ध अध्याय nbviewer.ipython.org पर nbviewer में प्रदर्शित किए गए हैं, केवल पढ़ने और वास्तविक समय में खुले हैं। इंटरएक्टिव नोटबुक और उदाहरण क्लोनिंग द्वारा डाउनलोड किए जा सकते हैं!)

• प्रस्तावना : ऐसा क्यों।
• अध्याय 1 : बायेसियन विधियों का परिचय। बायेसियन विधियों के दर्शन और अभ्यास के साथ परिचित, संभाव्य प्रोग्रामिंग के बारे में एक कहानी। कुछ उदाहरण:

 मानव व्यवहार में परिवर्तन - एसएमएस भेजने की आवृत्ति के आधार पर एक निष्कर्ष।

• अध्याय 2 : PyMC के बारे में थोड़ा और अधिक हम उन उदाहरणों का उपयोग करके बायेसियन समस्याओं के मॉडलिंग पर चर्चा करेंगे जो PyMC लाइब्रेरी (Pyon) का उपयोग करेंगे। बायेसियन मॉडल कैसे बनाएं? उदाहरणों में से हैं:
• Enger अंतरिक्ष शटल चैलेंजर के दुर्घटना की संभावना की गणना

• अध्याय 3 : MCMC ब्लैक बॉक्स को खोलने के बारे में बात करते हैं कि MCMC और नैदानिक ​​उपकरण कैसे काम करते हैं। उदाहरणों में से हैं:
• मिश्रित मॉडल के उदाहरण पर बायेसियन क्लस्टरिंग

• अध्याय 4 : सबसे बड़ी प्रमेय आपके बारे में कभी नहीं बताया गया है यहां हम एक अविश्वसनीय रूप से उपयोगी और खतरनाक प्रमेय का पता लगाएंगे: बड़ी संख्या का कानून। उदाहरणों में से हैं:
• Analysis कागले डेटासेट अनुसंधान और भोले विश्लेषण के नुकसान
• It Reddit की टिप्पणियों को सबसे अच्छे से कैसे छांटना है (यह उतना आसान नहीं है जितना आप सोचते हैं)

• अध्याय 5 : आप अपने हाथ या पैर के बजाय क्या त्याग करेंगे? Bayesian विधियों में हानि कार्यों और उनके (अतुलनीय) अनुप्रयोग के साथ परिचित। उदाहरणों में से हैं:
• S वित्तीय पूर्वानुमानों का अनुकूलन
•  केगल डार्क वर्ल्ड विनिंग कॉम्पिटिशन सॉल्यूशन

• अध्याय 6 : प्राथमिकताओं का स्पष्टीकरण। शायद सबसे महत्वपूर्ण अध्याय। यहां हम प्रश्नों का उत्तर देते हैं, विशेषज्ञ की राय का सहारा लेते हैं। उदाहरणों में से हैं:
•  बहु-सशस्त्र डाकुओं और एक बायेसियन समाधान इस तरह की समस्या के लिए।
• And नमूना आकार और एक प्राथमिक डेटा के बीच क्या संबंध है?
• S विशेषज्ञ की प्राथमिकता डेटा का उपयोग करके वित्तीय अज्ञात का मूल्यांकन।
• इसके अलावा, आप विश्लेषण में निष्पक्षता और एक प्राथमिकताओं के साथ जुड़े आम जाल पर मूल्यवान सुझाव मिल जाएगा।

स्थापना और विन्यास

यदि आप अपने स्थानीय कंप्यूटर पर IPython Notepad चलाना चाहते हैं, तो आपको निम्नलिखित को स्थापित करना होगा:

• IPython 0.13 - ipynb फ़ाइलों को देखने के लिए आवश्यक है। आप इसे यहाँ डाउनलोड कर सकते हैं ।
• लिनक्स उपयोगकर्ता आसानी से Numpy, Scipy और PyMC स्थापित कर सकते हैं। विंडोज उपयोगकर्ताओं के लिए, पूर्व-संकलित संस्करण हैं यदि आप अचानक किसी भी कठिनाइयों का सामना करते हैं।

शैलियों / निर्देशिका में नोटपैड के साथ काम करने के लिए अनुकूलित कई फाइलें हैं। वे न केवल विशेष रूप से पुस्तक के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, बल्कि विशेष रूप से मैटप्लोटलिब और आईपीथॉन के साथ काम करने के लिए भी अनुकूलित हैं।