Analiza bayesowska w Pythonie
-
Autor: Osvaldo Martin
- Wydawca: Helion
- ISBN: 978-83-289-3665-2
- EAN: 9788328936652
- Oprawa: Miękka
- Format: 235x165mm
- Liczba stron: 288
- Rok wydania: 2026
- Wysyłamy w ciągu: po 07.07.2026
-
Brak ocen
-
54,19złCena detaliczna: 89,00 złNajniższa cena z ostatnich 30 dni: 54,19 zł
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
