Wczytuję dane...
Kod EAN: 9788328936652
Waga produktu: 0.47 kg
Realizacja zamówienia: 3 dni
Wysyłka od: 14.99 PLN
Wydawnictwo: helion

W ostatnich dekadach statystyka bayesowska zyskała ogromne znaczenie w nauce i inżynierii. Współczesna analiza bayesowska to w dużej mierze statystyka obliczeniowa elastyczna, przejrzysta i umożliwiająca intuicyjną interpretację wyników. Dzięki rozwojowi bibliotek języka Python koncepcje bayesowskie stały się praktycznym narzędziem do realizacji zaawansowanych scenariuszy analitycznych.

Książka stanowi kompleksowe wprowadzenie do stosowanego wnioskowania bayesowskiego i jego implementacji w Pythonie. Autor używa nowoczesnej biblioteki PyMC do programowania probabilistycznego, a ArviZ do analizy i diagnostyki modeli. Omawia także inne narzędzia ekosystemu bayesowskiego, takie jak Bambi, PreliZ i Kulprit. Zapoznasz się z zagadnieniami bayesowskich addytywnych drzew regresyjnych (BART), selekcji zmiennych, konstrukcji rozkładów a priori i porównywania modeli. Ponadto dowiesz się, jak budować, analizować i interpretować modele probabilistyczne w projektach z zakresu data science.

W książce między innymi:

  • budowa modeli probabilistycznych z użyciem PyMC
  • analiza i diagnostyka modeli w ArviZ
  • modele hierarchiczne zalety i ograniczenia
  • porównywanie modeli i wybór najlepszych rozwiązań
  • interpretacja wyników w kontekście rzeczywistych problemów
  • myślenie probabilistyczne w ujęciu bayesowskim

Książka stanowi kompleksowe, jasne i zwięzłe wprowadzenie do metod bayesowskich i biblioteki PyMC.

Christopher Fonnesbeck i Thomas Wiecki

Polecamy także