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Python贝叶斯分析(第2版) Cover

Python贝叶斯分析(第2版)

Chinese Edition

Paid access
|Mar 2024

PyMC3和ArviZ的核心开发者教你用Python实现统计建模和概率编程

Key Features

  • 来自核心开发者的经验总结
  • 经典好书,全彩升级
  • 图文并茂,通俗易懂

Book Description

本书是一本概率编程的入门书。本书使用概率编程库 PyMC3以及可视化库 ArviZ对贝叶斯统计分析的相关知识进行讲解,包括概率思维、概率编程、线性回归建模、广义线性模型、模型比较、混合模型、高斯过程以及推断引擎等知识。全书图文并茂,通俗易懂,适合具备一定 Python基础的读者学习使用。学完本书,读者可以利用概率思维建立贝叶斯模型并解决自己的数据分析问题。

What you will learn

  • 掌握高斯分布、组间比较、分层模型、泊松回归、鲁棒逻辑回归、GLM模型、后验预测检查、信息准则、WAIC、有限混合模型、非有限混合模型、Cox过程、推断引擎等内容
  • 可以利用概率思维建立贝叶斯模型并解决自己的数据分析问题

Who this book is for

这是一本概率编程的入门书,读者不需要掌握复杂的统计学知识,只要具备一定的Python
基础即可。
无论是数据科学的新手,还是有经验的专业人士,都可以从本书学到贝叶斯分析的方法,并运用Python实现。

Table of Contents

  1. 概率思维
  2. 概率编程
  3. 线性回归建模
  4. 广义线性模型
  5. 模型比较
  6. 混合模型
  7. 高斯过程
  8. 推断引擎
  9. 拓展学习
https://github.com/packtpublishing/bayesian-analysis-with-python
PDF ISBN: 978-1-83546-510-3
Publisher: Packt Publishing Limited
Copyright owner: © 2024 Packt Publishing Limited
Publication date: 2024
Language: English
Pages: 301

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