Поделиться

Вероятностное программирование на Python

Байесовский вывод и алгоритмы.

Дэвидсон-Пайлон Кэмерон «Вероятностное программирование на Python» Питер, 2019 год, 256 стр., ISBN 978-5-4461-1058-2; (PDF)

Описание Содержание Links

Байесовские методы — один из многих инструментов в арсенале современных ученых, специализирующихся на обработке данных (data scientists). Эти методы можно использовать для решения задач прогнозирования, классификации, ранжирования данных, логического вывода, обнаружения спама и многих других.

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.

Краткое оглавление
  • 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

Байесовские методы машинного обучения

PDF(RU)     pdf(ru)

key       2PRwwLvC_9AO2WD8OFKPc0uKVHr2KAbjbTDVRt_hXe8


Поделиться