Bayesian Analysis with Python
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing Limited, GB, 2024
- Tapa blanda
- Nuevo

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Bayesian inference uses probability distributions and Bayes' theorem to build flexible models. This book uses PyMC to abstract all mathematical and computational details from this process, allowing readers to solve a range of data science problems.
N° de ref. del artículo LU-9781836644835
- Título
- Bayesian Analysis with Python
- Autor
- Osvaldo Martin
- Editorial
- Packt Publishing Limited, GB
- Año de publicación
- 2024
- Estado
- New
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1836644833
- ISBN 13
- 9781836644835
- Edición
- 3ª Edición
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
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 will possess a functional understanding of probabilistic modeling, enabling you to design and implement Bayesian models for your data science challenges. You'll be well-prepared to delve into more advanced material or specialized statistical modeling if the need arises.
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
- Introduction to Deep Learning for Mobile
- Mobile Vision : Face Detection using on-device models
- Chatbot using Actions on Google
- Recognizing Plant Species
- Live Captions Generation of Camera Feed
- Building Artificial Intelligence Authentication System
- Speech/Multimedia Processing: Generating music using AI
- Reinforced Neural Network based Chess Engine
- Building Image Super-Resolution Application
- Road Ahead
- Appendix
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Acerca del autor
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Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
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Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a Rarewaves.com USA, Unit 144 The Lightbox, 111 Power Road, W4 5PY, London, London, United Kingdom, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
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- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
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