Bayesian Analysis with Python: A practical guide to probabilistic modeling
85% van de respondenten zou dit aanraden aan een vriend
ANG 115
Prijsdetails
Exclusief verzend- en douanekosten ( Verzend- en douanekosten worden berekend bij het afrekenen )
*Alle artikelen worden geïmporteerd vanuit EU
QTY:
Ubuy zet zich in om uw veiligheid en privacy te beschermen. Ons geavanceerde beveiligingssysteem voor betalingen zorgt voor vertrouwelijkheid door uw gegevens tijdens verzending te versleutelen met AES (Advanced Encryption Standards) en SSL (Secure Socket Layer) protocollen. Uw betalingsgegevens zijn 100% veilig, aangezien wij uw betalingsgegevens niet delen met externe verkopers.
You will possess a functional understanding of probabilistic modeling, enabling you to design and implement Bayesian models for your data science challenges.
Spoedbestelling
Gratis
retourneren*
Stevig verpakt
100% Origineel product
PCI DSS Compliance
ISO 27001 Certified
Wat opvalt
Productdetails
- Learn the fundamentals of Bayesian modeling using state-of-the-art Python libraries, such as PyMC, ArviZ, Bambi, and more, guided by an experienced Bayesian modeler who contributes to these libraries. Free with your book: DRM-free PDF version + access to Packt's next-gen Reader* Key Features Conduct Bayesian data analysis with step-by-step guidance Gain insight into a modern, practical, and computational approach to Bayesian statistical modeling Enhance your learning with best practices through sample problems and practice exercises Purchase of the print or Kindle book includes a free PDF eBook. Book Description The third edition of Bayesian Analysis with Python serves as an introduction to the main concepts of applied Bayesian modeling using PyMC, a state-of-the-art probabilistic programming library, and other libraries that support and facilitate modeling like ArviZ, for exploratory analysis of Bayesian models; Bambi, for flexible and easy hierarchical linear modeling; PreliZ, for prior elicitation; PyMC-BART, for flexible non-parametric regression; and Kulprit, for variable selection. In this updated edition, a brief and conceptual introduction to probability theory enhances your learning journey by introducing new topics like Bayesian additive regression trees (BART), featuring updated examples. Refined explanations, informed by feedback and experience from previous editions, underscore the book's emphasis on Bayesian statistics. You will explore various models, including hierarchical models, generalized linear models for regression and classification, mixture models, Gaussian processes, and BART, using synthetic and real datasets. By the end of this book, you’ll understand probabilistic modeling and be able to design and implement Bayesian models for data science, with a strong foundation for more advanced study. *Email sign-up and proof of purchase required What you will learn Build probabilistic models using PyMC and Bambi Analyze and interpret probabilistic models with ArviZ Acquire the skills to sanity-check models and modify them if necessary Build better models with prior and posterior predictive checks Learn the advantages and caveats of hierarchical models Compare models and choose between alternative ones Interpret results and apply your knowledge to real-world problems Explore common models from a unified probabilistic perspective Apply the Bayesian framework's flexibility for probabilistic thinking Who this book is for If you are a student, data scientist, researcher, or 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 scientific libraries like NumPy is expected. Table of Contents Thinking Probabilistically Programming Probabilistically Hierarchical Models Modeling with Lines Comparing Models Modeling with Bambi Mixture Models Gaussian Processes Bayesian Additive Regression Trees Inference Engines Where to Go Next
| Publisher | Packt Publishing |
| Publication date | 31 Jan. 2024 |
| Edition | 3. |
| Language | English |
| Print length | 394 pages |
| ISBN-10 | 1805127160 |
| ISBN-13 | 978-1805127161 |
| Dimensions | 19.05 x 2.26 x 23.5 cm |
Voor wie is dit geschikt?
-
Data Science Students
Ideal for students learning advanced data analysis, offering practical applications of Bayesian methods in Python.
-
Statistical Researchers
Benefits researchers needing a practical guide for probabilistic modeling, enhancing their statistical analysis skills.
-
Machine Learning Practitioners
Perfect for ML professionals interested in incorporating Bayesian techniques into their predictive modeling workflows.
-
Beginner Programmers
May be too advanced for those new to programming or Python, lacking foundational knowledge for understanding the content.
PRODUCTBESCHRIJVING
Vragen en antwoorden van klanten
-
vraag:
Hoe kan ik Bayesian Analysis with Python: A practical guide to online winkelen bij Ubuy?
antwoord: Het is gemakkelijk om Bayesian Analysis with Python: A practical guide to online te winkelen bij Ubuy.. U hoeft alleen maar naar het product te zoeken, uw verzendmethode te kiezen tijdens het afrekenen en het op uw locatie te laten bezorgen. -
vraag:
Is Bayesian Analysis with Python: A practical guide to beschikbaar om online te winkelen in curacao?
antwoord: Ja, bij Ubuy curacao kun je dit product tegen een redelijke prijs kopen.. De Bayesian Analysis with Python: A practical guide to is lokaal niet beschikbaar, maar u kunt ons vertrouwen met onze expresverzendingsdiensten. -
vraag:
Hoe lang duurt het om het product te krijgen na het plaatsen van de bestelling?
antwoord: De levertijd van je bestelde product hangt af van wat je hebt besteld en de verzendmethode die je hebt gekozen.. De geschatte levertijd wordt vermeld tijdens het afrekenen, wees dus zorgeloos tijdens het winkelen.
English edition Osvaldo Martin Format: Paperback Editorial Review
Klantbeoordelingen en -waardering
-
5 ster
100%
-
4 ster
0%
-
3 ster
0%
-
2 ster
0%
-
1 ster
0%
Beoordeel dit product
Deel uw mening met andere klanten
Voordelen
- Clear and practical instructions
- Comprehensive coverage of topics
- Useful examples and applications
- Engaging writing style
- Great for beginners and experts
Nadelen
- Some advanced topics may require prior knowledge.
Prijsgeschiedenis van het product
Belangrijke informatie
- Beperkingen: voor producten die internationaal worden verzonden, gelieve er rekening mee te houden dat eventuele fabrieksgaranties mogelijk niet geldig zijn; ondersteuningsopties van de fabrikant zijn mogelijk niet beschikbaar; producthandleidingen, instructies en veiligheidswaarschuwingen zijn mogelijk niet in de taal van het land van bestemming; de producten (en bijbehorende materialen) zijn mogelijk niet ontworpen in overeenstemming met de normen, specificaties en etiketteringsvereisten van het land van bestemming; en de producten zijn mogelijk niet in overeenstemming met de voltage- en andere elektriciteitsstandaarden van het land van bestemming (waardoor het gebruik van een adapter of omvormer nodig is, indien van toepassing). De ontvanger is ervoor verantwoordelijk zich ervan te verzekeren dat het product rechtmatig kan worden geïmporteerd naar het land van bestemming. Bij het bestellen bij Ubuy of diens partners geldt de ontvanger als de geregistreerde invoerder en dient zich als zodanig te houden aan alle wetten en voorschriften van het land van bestemming.
- Omdat Ubuy een wereldwijde zoekmachine is, zijn niet alle producten die op Ubuy worden vermeld ook te koop. Producten zijn onderworpen aan wetgeving inzake export en handel.
ANG 115
Bestel nu en ontvang het rond Zaterdag, Oktober 10
Dit product is wel in mijn land verkrijgbaar. (Klik op de knop hierboven als dit artikel wel in jouw land verkrijgbaar is. Ons team zal het controleren en aanpassen.)
QTY:
PCI DSS-compliant en ISO 27001:2022-gecertificeerd, met versleutelde betalingen en volledige kopersbescherming bij elke bestelling.
Kenmerken en voordelen
- Learn Bayesian modeling with state-of-the-art Python libraries.
- Step-by-step guidance for conducting Bayesian data analysis.
- Enhanced learning with sample problems and practice exercises.
- Includes free PDF eBook with purchase of print or Kindle version.
- Explore various models, including hierarchical and generalized linear models.
- No prior statistical knowledge required; ideal for beginners and professionals.
Ubuy-garantie
Ervaar zorgeloos winkelen met 100% originele producten, PCI DSS-conforme betalingsbeveiliging, ISO 27001-gecertificeerde gegevensbescherming, de snelste grensoverschrijdende levering, gratis retourneren *, en veilige verpakking bij elke bestelling.