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Bayesian Analysis with Python (Paperback/ 2nd Ed.) : Introduction to statistical modeling and probabilistic programming using PyMC3 and ArviZ

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    책소개

    An introduction to statistical modeling and probabilistic programming using PyMC3 and ArviZ

    Key Features
    A step-by-step guide to conduct Bayesian data analyses using PyMC3 and ArviZ
    A modern, practical and computational approach to Bayesian statistical modeling
    A tutorial for Bayesian analysis and best practices with the help of sample problems and practice exercises.


    Code and figures
    The paperback version is in black and white. You can find the code and the color figures in this GitHub repository github.com/aloctavodia/BAP/

    You can also use this repository to report any problem you find with the book or code.
    Book Description

    The second edition of Bayesian Analysis with Python is an introduction to the main concepts of applied Bayesian inference and its practical implementation in Python using PyMC3, a state-of-the-art probabilistic programming library, and ArviZ a new library for exploratory analysis of Bayesian models.

    The main concepts of Bayesian statistics are covered using a practical and computational approach. Synthetic and real data sets are used to introduce several types of models such as generalized linear models for regression and classification, mixture models, hierarchical models and Gaussian process among others.
    By the end of the book, you will have a working knowledge of probabilistic modeling and you will be able to design and implement Bayesian models for your own data science problems. After reading the book you will be better prepared to delve into more advance material or specialized statistical modeling in case you need it.


    What you will learn
    Build probabilistic models using the Python library PyMC3
    Analyze probabilistic models with the help of ArviZ
    Acquire the skills required to sanity check models and modify them if necessary
    Understand the advantages and caveats of hierarchical models
    Find out how different models can be used to answer different data analysis questions
    Compare models and choose between alternative ones
    Discover how different models are unified under a probabilistic perspective
    Think probabilistically and benefit from the flexibility of the Bayesian framework

    Who This Book Is For

    If you are a student, data scientist, researcher in the natural or social sciences, or a 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 NumPy is expected.

    Table of Contents
    1.Thinking Probabilistically
    2.Programming Probabilistically
    3.Modeling with Linear Regression
    4.Generalizing Linear Models
    5.Model Comparison
    6.Mixture Models
    7.Gaussian Processes
    8.Inference Engines
    9.Where to go next?

    저자소개

    Osvaldo Martin [저] 신작알림 SMS신청 작가DB보기
    생년월일 -
    출생지 -
    출간도서 0종
    판매수 0권

    - Osvaldo Martin
    Osvaldo Martin is a researcher at The National Scientific and Technical Research Council (CONICET), the main organization in charge of the promotion of science and technology in Argentina. He has worked on structural bioinformatics and computational biology problems, especially on how to validate structural protein models. He has experience in using Markov Chain Monte Carlo methods to simulate molecules and loves to use Python to solve data analysis problems. He has taught courses about structural bioinformat

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