ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Analiza bayesowska w Pythonie. Praktyczny przewodnik po modelowaniu probabilistycznym. Wydanie III Osvaldo Martin

(ebook) (audiobook) (audiobook)
Autor:
Osvaldo Martin
Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
Stron:
288
Druk:
oprawa miękka
Dostępny format:
     PDF
Czytaj fragment
Książka
71,20 zł 89,00 zł (-20%)
71,20 zł najniższa cena z 30 dni

Dodaj do koszyka Darmowa dostawa od 60,00 zł Do darmowej dostawy brakuje Ci 0,00 zł Najtańsza dostawa od 9,90 zł Gratulujemy! Twoje zamówienie kwalifikuje się do darmowej wysyłki

Przedsprzedaż Realizacja zamówień od 2026-07-07

Powiadom mnie, gdy książka będzie dostępna

Wysyłamy towar w ciągu 24h licząc od dnia premiery
Ebook
57,84 zł 89,00 zł (-35%)
57,84 zł najniższa cena z 30 dni

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

Przedsprzedaż Realizacja zamówień od 2026-07-07

Powiadom mnie, gdy książka będzie dostępna

eBook w Twojej bibliotece dostępny będzie w dniu premiery

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Do przechowalni

Powiadom o dostępności audiobooka »

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

Wybrane bestsellery

O autorze książki

Osvaldo Martin jest badaczem specjalizującym się w metodach obliczeniowych. Zajmował się bioinformatyką strukturalną i symulacją układów molekularnych, obecnie koncentruje się na statystyce bayesowskiej i programowaniu probabilistycznym. Prowadził kursy z zakresu bioinformatyki, data science i analizy bayesowskiej. Współtworzył projekty open source związane z bibliotekami: ArviZ, Bambi, Kulprit, PreliZ i PyMC.

Helion - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki
Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Książka
71,20 zł
Przedsprzedaż - realizacja zamówień od 2026-07-07
Dodaj do koszyka
Ebook
57,84 zł
Przedsprzedaż - realizacja zamówień od 2026-07-07
Dodaj do koszyka
Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint