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Python贝叶斯建模与计算

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作者(阿根廷)奥斯瓦尔多·A.马丁,(美)拉万·库马尔,(美)劳俊鹏

出版社清华大学出版社

ISBN9787302654858

出版时间2024-03

版次1

装帧平装

开本其他

纸张胶版纸

定价98元

货号SC:9787302654858

上书时间2024-07-09

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品相描述:全新
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商品描述
内容简介:
《Python贝叶斯建模与计算》旨在帮助贝叶斯初学者成为中级从业者。本书使用了PyMC3、TensorFlow Probability和Arviz等多个软件库的实践方法,重点是应用统计学的实践方法,并参考了基础数学理论。

本书首先回顾了贝叶斯推断的概念。第2章介绍了贝叶斯模型探索性分析的现代方法。基于这两个基本原理,接下来的章节介绍了各种模型,包括线性回归、样条、时间序列和贝叶斯加性回归树。其后几章讨论的主题包括:逼近贝叶斯计算,通过端到端案例研究展示如何在不同环境中应用贝叶斯建模,以及概率编程语言内部构件。最后一章深入讲述数学理论或扩展对某些主题的讨论,作为本书其余部分的参考。

《Python贝叶斯建模与计算》由PyMC3、ArviZ、Bambi和TensorFlowProbability等软件库的贡献者撰写。

目录:
第1章贝叶斯推断1

1.1贝叶斯建模1

1.1.1贝叶斯模型2

1.1.2贝叶斯推断介绍2

1.2一个自制采样器,不要随意尝试5

1.3支持自动推断,反对自动建模9

1.4量化先验信息的方法12

1.4.1共轭先验13

1.4.2客观先验15

1.4.3优选熵先验17

1.4.4弱信息先验与正则化先验20

1.4.5先验预测分布用于评估先验选择21

1.5练习21

第2章贝叶斯模型的探索性分析25

2.1贝叶斯推断前后的工作25

2.2理解你的假设26

2.3理解你的预测28

……



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