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.
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:
