Verlag: Springer Nature Switzerland AG, 2022
ISBN 10: 3030828107 ISBN 13: 9783030828103
Sprache: Englisch
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Verlag: Springer Nature Switzerland AG, 2022
ISBN 10: 3030828107 ISBN 13: 9783030828103
Sprache: Englisch
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Verlag: Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland Okt 2022, 2022
ISBN 10: 3030828107 ISBN 13: 9783030828103
Sprache: Englisch
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In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -These lecture notes provide a rapid, accessible introduction to Bayesian statistical methods. The course covers the fundamental philosophy and principles of Bayesian inference, including the reasoning behind the prior/likelihood model construction synonymous with Bayesian methods, through to advanced topics such as nonparametrics, Gaussian processes and latent factor models. These advanced modelling techniques can easily be applied using computer code samples written in Python and Stan which are integrated into the main text. Importantly, the reader will learn methods for assessing model fit, and to choose between rival modelling approaches.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 184 pp. Englisch.
Verlag: Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland, 2022
ISBN 10: 3030828107 ISBN 13: 9783030828103
Sprache: Englisch
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In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - These lecture notes provide a rapid, accessible introduction to Bayesian statistical methods. The course covers the fundamental philosophy and principles of Bayesian inference, including the reasoning behind the prior/likelihood model construction synonymous with Bayesian methods, through to advanced topics such as nonparametrics, Gaussian processes and latent factor models. These advanced modelling techniques can easily be applied using computer code samples written in Python and Stan which are integrated into the main text. Importantly, the reader will learn methods for assessing model fit, and to choose between rival modelling approaches.
Verlag: Springer, Berlin|Springer International Publishing|Springer, 2022
ISBN 10: 3030828107 ISBN 13: 9783030828103
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In den WarenkorbZustand: New. These lecture notes provide a rapid, accessible introduction to Bayesian statistical methods. The course covers the fundamental philosophy and principles of Bayesian inference, including the reasoning behind the prior/likelihood model construction synony.
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Verlag: Springer Nature Switzerland AG, CH, 2022
ISBN 10: 3030828107 ISBN 13: 9783030828103
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: New. 2021 ed. These lecture notes provide a rapid, accessible introduction to Bayesian statistical methods. The course covers the fundamental philosophy and principles of Bayesian inference, including the reasoning behind the prior/likelihood model construction synonymous with Bayesian methods, through to advanced topics such as nonparametrics, Gaussian processes and latent factor models. These advanced modelling techniques can easily be applied using computer code samples written in Python and Stan which are integrated into the main text. Importantly, the reader will learn methods for assessing model fit, and to choose between rival modelling approaches.
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ISBN 10: 3030828107 ISBN 13: 9783030828103
Sprache: Englisch
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: New. 2021 ed. These lecture notes provide a rapid, accessible introduction to Bayesian statistical methods. The course covers the fundamental philosophy and principles of Bayesian inference, including the reasoning behind the prior/likelihood model construction synonymous with Bayesian methods, through to advanced topics such as nonparametrics, Gaussian processes and latent factor models. These advanced modelling techniques can easily be applied using computer code samples written in Python and Stan which are integrated into the main text. Importantly, the reader will learn methods for assessing model fit, and to choose between rival modelling approaches.
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ISBN 10: 3030828077 ISBN 13: 9783030828073
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Verlag: Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland, 2021
ISBN 10: 3030828077 ISBN 13: 9783030828073
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