Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers是一本写给开发者的关于贝叶斯方法和概率问题的免费开源书。贝叶斯方法的用途十分广泛，在经济学上能找出一堆的例子。而在IT行业，机器学习是非常典型的一个应用。而机器学习也是本书作者写本书的一个重要的理由。

本书选择了Python作为编程语言，这一点都不奇怪，Python在科研和数据分析上的应用是非常方便和普遍的，比如大名鼎鼎的Numpy等。作者在本书中使用另一个库PyMC，它依赖于Numpy和SciPy(可选)。

如果你正从事数据分析和机器学习的研究，这是一本非常棒的书籍。它不仅介绍了贝叶斯的相关理论，告诉了我们一些这个伟大的理论没告诉我们的东西，更重要的是，他的文档基于ipython-notebook完成，这是一种输入代码实时在网页显示各种统计图的工具。图文并茂，十分生动。唯一的要求可能是需要有一定的数学功力和英语水平了。(The Bayesian method is the natural approach to inference, yet it is hidden from readers behind chapters of slow, mathematical analysis. The typical text on Bayesian inference involves two to three chapters on probability theory, then enters what Bayesian inference is. Unfortunately, due to mathematical intractability of most Bayesian models, the reader is only shown simple, artificial examples. This can leave the user with a so-what feeling about Bayesian inference. In fact, this was the author's own prior opinion.)