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bayesian analysis python second von martin osvaldo (13 Ergebnisse)
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Bayesian Analysis with Python - Second Edition: Introduction to statistical modeling and probabilistic programming using PyMC3 and ArviZ
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Bayesian Analysis with Python - Second Edition: Introduction to statistical modeling and probabilistic programming using PyMC3 and ArviZ
Anbieter: California Books, Miami, FL, USA
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Bayesian Analysis with Python - Second Edition (Paperback or Softback)
Verlag: Packt Publishing 12/26/2018, 2018
ISBN 10: 1789341655 ISBN 13: 9781789341652
Sprache: Englisch
Anbieter: BargainBookStores, Grand Rapids, MI, USA
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In den WarenkorbPaperback or Softback. Zustand: New. Bayesian Analysis with Python - Second Edition 1.35. Book.
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Bayesian Analysis with Python - Second Edition : Introduction to statistical modeling and probabilistic programming using PyMC3 and ArviZ
Anbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
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Bayesian Analysis with Python - Second Edition
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Bayesian Analysis with Python - Second Edition
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Bayesian Analysis with Python - Second Edition
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Bayesian Analysis with Python - Second Edition
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Bayesian Analysis with Python - Second Edition: Introduction to statistical modeling and probabilistic programming using PyMC3 and ArviZ
Anbieter: clickgoodwillbooks, Indianapolis, IN, USA
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Bayesian Analysis with Python - Second Edition: Introduction to statistical modeling and probabilistic programming using PyMC3 and ArviZ
Anbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
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EUR 43,09
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Bayesian Analysis with Python - Second Edition: Introduction to statistical modeling and probabilistic programming using PyMC3 and ArviZ
Anbieter: Goodwill of Colorado, COLORADO SPRINGS, CO, USA
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In den WarenkorbZustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Bayesian inference uses probability distributions and Bayes theorem to build flexible models. The book uses PyMC3 to abstract all the mathematical and computational details from this process allowing readers to solve a wide range of problems in data scienc.
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Bayesian Analysis with Python - Second Edition : Introduction to statistical modeling and probabilistic programming using PyMC3 and ArviZ
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 67,80
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In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Bayesian modeling with PyMC3 and exploratory analysis of Bayesian models with ArviZKey FeaturesA step-by-step guide to conduct Bayesian data analyses using PyMC3 and ArviZA modern, practical and computational approach to Bayesian statistical modelingA tutorial for Bayesian analysis and best practices with the help of sample problems and practice exercises.Book DescriptionThe second edition of Bayesian Analysis with Python is an introduction to the main concepts of applied Bayesian inference and its practical implementation in Python using PyMC3, a state-of-the-art probabilistic programming library, and ArviZ, a new library for exploratory analysis of Bayesian models.The main concepts of Bayesian statistics are covered using a practical and computational approach. Synthetic and real data sets are used to introduce several types of models, such as generalized linear models for regression and classification, mixture models, hierarchical models, and Gaussian processes, among others.By the end of the book, you will have a working knowledge of probabilistic modeling and you will be able to design and implement Bayesian models for your own data science problems. After reading the book you will be better prepared to delve into more advanced material or specialized statistical modeling if you need to.What you will learnBuild probabilistic models using the Python library PyMC3Analyze probabilistic models with the help of ArviZAcquire the skills required to sanity check models and modify them if necessaryUnderstand the advantages and caveats of hierarchical modelsFind out how different models can be used to answer different data analysis questionsCompare models and choose between alternative onesDiscover how different models are unified from a probabilistic perspectiveThink probabilistically and benefit from the flexibility of the Bayesian frameworkWho this book is forIf you are a student, data scientist, researcher, or a developer looking to get started with Bayesian data analysis and probabilistic programming, this book is for you. The book is introductory so no previous statistical knowledge is required, although some experience in using Python and NumPy is expected.
