我也是找了好久，英文“Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers”，2分分享给大家，http://www.cnblogs.com/hxsyl/

本书基于PyMC语言以及一系列常用的Python数据分析框架，如NumPy、SciPy和Matplotlib，通过概率编程的方式，讲解了贝叶斯推断的原理和实现方法。该方法常常可以在避免引入大量数学分析的前提下，有效地解决问题。书中使用的案例往往是工作中遇到的实际问题，有趣并且实用。作者的阐述也尽量避免冗长的数学分析，而让读者可以动手解决一个个的具体问题。通过对本书的学习，读者可以对贝叶斯思维、概率编程有较为深入的了解，为将来从事机器学习、数据分析相关的工作打下基础。本书适用于机器学习、贝叶斯推断、概率编程等相关领域的从业者和爱好者，也适合普通开发人员了解贝叶斯统计而使用。

| | Pyro是一个基于PyTorch的灵活，可扩展的深度概率编程库。 值得注意的是，它的设计考虑了以下原则： 通用：Pyro是通用PPL-它可以表示任何可计算的概率分布。 可扩展：与手写代码相比，Pyro可以以较小的开销扩展到大型数据集。 最小：Pyro是敏捷且可维护的。 它以功能强大且可组合的抽象的小核心实现。 灵活：Pyro的目标是在需要时实现自动化，在需要时进行控制。 这是通过高级抽象来表达生成模型和推理模型来完成的，同时使专家可以轻松访问以定制推理。 Pyro最初是由Uber AI开发的，现在由社区贡献者（包括的专门团队）积极维护。 在2019年，Pyro Linux Foundation的一个项目，这是一个在开源软件，开放标准，开放数据和开放硬件上进行协作的中立空间。 有关Pyro的高级动机的更多信息，请查看我们的。 有关其他博客文章，请查看Pyro中有关和工作。 正在安装 安装稳定的Pyro版本 使用pip安装： Pyro支持Python 3.6+。 pip install pyro-ppl 从源安装： git clone git@github.c

《贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断》基于PyMC语言以及一系列常用的Python数据分析框架，如NumPy、SciPy和Matplotlib，通过概率编程的方式，讲解了贝叶斯推断的原理和实现方法。该方法常常可以在避免引入大量数学分析的前提下，有效地解决问题。书中使用的案例往往是工作中遇到的实际问题，有趣并且实用。作者的阐述也尽量避免冗长的数学分析，而让读者可以动手解决一个个的具体问题。通过对本书的学习，读者可以对贝叶斯思维、概率编程有较为深入的了解，为将来从事机器学习、数据分析相关的工作打下基础。本书适用于机器学习、贝叶斯推断、概率编程等相关领域的从业者和爱好者，也适合普通开发人员了解贝叶斯统计而使用。

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概率编程与贝叶斯方法实践 概率编程与贝叶斯方法实践 概率编程与贝叶斯方法实践

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Figaro 是基于SCALA的概率编程语言，利用SCALA的优势，可以专注于业务建模。

Practical Probabilistic Programming.pdf 由manning出版社出版，对应中文版翻译书为：《概率编程实战》。是概率编程入门绝佳的好资料。 该书介绍了什么是概率编程，和一个概率编程系统Figaro，该框架基于scala，易于扩展，支持多数常用概率推理算法。