.png)
 mundial.jpg)
 Glina.jpg)
 Natasza.jpg)
.png)
EAN:
9788328936652
Autor:
Wydawnictwo:
Data premiery:
2026-07-07
Rok wydania:
2026
Oprawa:
broszurowa
Format:
165x235 mm
Strony:
288
Cena sugerowana brutto:
89.00zł
Stawka vat:
5%
Analiza bayesowska w Pythonie. Praktyczny przewodnik po modelowaniu probabilistycznym. Wydanie III
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
