Вероятностное программирование на Python, Байесовский вывод и алгоритмы, Дэвидсон-Пайлон К., 2019

К сожалению, на данный момент у нас невозможно бесплатно скачать полный вариант книги.

Но вы можете попробовать скачать полный вариант, купив у наших партнеров электронную книгу здесь.

Также можно купить бумажную версию книги здесь.


Вероятностное программирование на Python, Байесовский вывод и алгоритмы, Дэвидсон-Пайлон К., 2019.

   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 РуМС 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.

Вероятностное программирование на Python, Байесовский вывод и алгоритмы, Дэвидсон-Пайлон К., 2019


Байесовское мышление.
Байесовский вывод отличается от традиционного статистического тем, что сохраняет неопределенность. Поначалу это кажется плохим статистическим приемом. Разве статистика не выводит достоверность из случайности? Чтобы преодолеть это противоречие, мы должны начать мыслить как байесовцы.

Байесовское мировоззрение интерпретирует вероятность как меру правдоподобия события, то есть степень нашей уверенности в том, что событие произойдет. Мы вскоре убедимся, что это и есть естественная интерпретация вероятности.

Чтобы прояснить ситуацию, рассмотрим альтернативную интерпретацию вероятности. Фреквентисты (от frequency — «частота»), придерживающиеся классического варианта статистики, исходят из того, что вероятность — это долгосрочная частота событий (отсюда и их название). К примеру, вероятность авиакатастроф в понимании фреквентистов является долгосрочной частотой авиакатастроф. Это логично во многих случаях, но тяжело понять, когда события не имеют долгосрочной частоты реализации. Рассмотрим следующий пример. Мы часто оцениваем вероятность результатов президентских выборов, притом что сами выборы происходят единожды. Фреквентисты обходят это ограничение, вводя параллельные миры. Вероятность, таким образом, определяется частотой проявления события во всех этих мирах.

Содержание.
Предисловие.
Введение.
Благодарности.
Об авторе.
От издательства.
Глава 1. Философия байесовского вывода.
Глава 2. Еще немного о PyMC.
Глава 3. Открываем «черный ящик» MCMC.
Глава 4. Величайшая из несформулированных теорем.
Глава 5. Что лучше: потерять руку или ногу?.
Глава 6. Расставляем приоритеты.
Глава 7. A/B-тестирование.
Глоссарий.

Купить .

Купить .

По кнопкам выше и ниже «Купить бумажную книгу» и по ссылке «Купить» можно купить эту книгу с доставкой по всей России и похожие книги по самой лучшей цене в бумажном виде на сайтах официальных интернет магазинов Лабиринт, Озон, Буквоед, Читай-город, Литрес, My-shop, Book24, Books.ru.

По кнопке «Купить и скачать электронную книгу» можно купить эту книгу в электронном виде в официальном интернет магазине «ЛитРес», и потом ее скачать на сайте Литреса.

По кнопке «Найти похожие материалы на других сайтах» можно найти похожие материалы на других сайтах.

On the buttons above and below you can buy the book in official online stores Labirint, Ozon and others. Also you can search related and similar materials on other sites.


Дата публикации:






Теги: :: ::


Следующие учебники и книги:
Предыдущие статьи:


 


 

Книги, учебники, обучение по разделам




Не нашёл? Найди:





2021-09-22 23:13:52