Байесовский анализ на Python, Мартин О., 2020.
В книге представлены основные концепции байесовской статистики и ее практическая реализация на языке Python с использованием современной библиотеки вероятностного программирования PyMC3 и новой библиотеки исследовательского анализа байесовских моделей ArviZ. Полученные знания о вероятностном моделировании позволят вам самостоятельно проектировать и реализовать байесовские модели для собственных задач научной обработки данных. Издание будет полезно всем специалистам по анализу данных, использующих в своей работе байесовское моделирование.
Вероятностное мышление.
В этой главе мы начнем изучать основные концепции байесовской статистики и познакомимся с некоторыми инструментами из байесовского арсенала. Здесь приводятся небольшие фрагменты кода на языке Python, но глава в основном теоретическая, поэтому почти все концепции, описываемые в ней, будут много- кратно использоваться на протяжении всей книги. Из за обилия теоретического материала глава может показаться немного усложненной для программистов кодеров, но я полагаю, что такой подход способствует упрощению эффективного применения байесовской статистики при решении практических задач.
Содержание.
Вступительное слово.
Об авторе.
О рецензентах.
Предисловие.
Глава 1.Вероятностное мышление.
Глава 2.Вероятностное программирование.
Глава 3.Моделирование с использованием линейной регрессии.
Глава 4.Обобщение линейных моделей.
Глава 5.Сравнение моделей.
Глава 6.Смешанные модели.
Глава 7.Гауссовы процессы.
Глава 8.Механизмы статистического вывода.
Глава 9.Что дальше?
Предметный указатель.
Ниже можно купить эту книгу, если она есть в продаже, и похожие книги по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить книги
Купить .
Дата публикации:
Теги: Мартин :: книги по программированию :: программирование :: бейсовский анализ :: язык Python
Смотрите также учебники, книги и учебные материалы:
Следующие учебники и книги:
Предыдущие статьи:
