Вероятностное программирование на Python: байесовский вывод и алгоритмы

Неоднозначное впечатление от книги! Обещанной в абстракте легкости в понимании содержания вероятностного программирования от прочтения книги не появляется. Это несмотря на обладание некоторой подготовки в ТВ и МС. Автор постоянно отсылает к 3 главе, где должно случиться чудо и он объяснит читателю суть происходящего. Возможно. Но до этого времени многие читатели утратят интерес к изучаемой теме.

Ну и местами проскакивают не очевидные вещи, как-то: «достаточно определить количество случаев, когда выборка из апостериорного распределения λ1 меньше, чем для λ2». В каком смысле меньше? По объему, размаху или еще по какому-нибудь признаку?

Продолжаю читать на «морально-волевых».