Вероятностное программирование на Python: байесовский вывод и алгоритмы

PDF
Als gelesen kennzeichnen
Wie Sie das Buch nach dem Kauf lesen
Buchbeschreibung

Байесовские методы пугают формулами многих «айтишников», но без анализа статистики и вероятностей сейчас не обойтись. Кэмерон Дэвидсон-Пайлон рассказывает о байесовском методе с точки зрения программиста-практика, работающего с многофункциональным языком PyMC и библиотеками NumPy, SciPy и Matplotlib. Раскрывая роль байесовских выводов при А/В-тестировании, выявлении мошенничества и в других насущных задачах, вы не только легко разберетесь в этой нетривиальной теме, но и начнете применять полученные знания для достижения своих целей.

Detaillierte Informationen
Altersbeschränkung:
16+
An folgendem Datum zu LitRes hinzufügt:
27 November 2019
Datum der Übertragung:
2019
Schreibdatum:
2019
Größe:
256 S.
ISBN:
978-5-4461-1058-2
Gesamtgröße:
5 MB
Gesamtzahl der Seiten:
256
Seitengröße:
165 x 233 мм
Übersetzer:
И. Пальти, К. Русецкий
Copyright:
Питер
Verstößt das Buch gegen das Gesetz?
Buch melden
Вероятностное программирование на Python: байесовский вывод и алгоритмы von Кэмерон Дэвидсон-Пайлон — als pdf herunterladen oder online lesen. Posten Sie Kommentare oder Kritiken, stimmen Sie für Ihren Favoriten.
Buch ist Teil der Reihe
«Библиотека программиста (Питер)»
Дизайн для разработчиков (+ epub)
Тестирование веб-API (+ epub)
Объектно-ориентированный Python (+ epub)
-5%

Andere haben auch gelesen:

Отзывы 1

Сначала популярные
Александр

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».

sh_sloon

Александр, Ну так и как, дочитали? Можете поделиться мнением?

Оставьте отзыв