9780367894368 - bayesian modeling and computation in python (chapman & hall/crc texts in statistical science) de martin, osvaldo a.; kumar, ravin; lao, junpeng (22 resultados)
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2021
Serie: Libro 92 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, Boca Raton, 2021
Serie: Libro 92 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2021
Serie: Libro 92 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2021
Serie: Libro 92 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2021
Serie: Libro 92 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2021
Serie: Libro 92 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2021
Serie: Libro 92 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Editorial: Taylor & Francis Ltd, London, 2021
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Hardcover. Condición: new. Hardcover. Bayesian Modeling and Computation in Python aims to help beginner Bayesian practitioners to become intermediate modelers. It uses a hands on approach with PyMC3, Tensorflow Probability, ArviZ and other libraries focusing on the practice of applied statistics with references to the underlying… mathematical theory.The book starts with a refresher of the Bayesian Inference concepts. The second chapter introduces modern methods for Exploratory Analysis of Bayesian Models. With an understanding of these two fundamentals the subsequent chapters talk through various models including linear regressions, splines, time series, Bayesian additive regression trees. The final chapters include Approximate Bayesian Computation, end to end case studies showing how to apply Bayesian modelling in different settings, and a chapter about the internals of probabilistic programming languages. Finally the last chapter serves as a reference for the rest of the book by getting closer into mathematical aspects or by extending the discussion of certain topics.This book is written by contributors of PyMC3, ArviZ, Bambi, and Tensorflow Probability among other libraries. Bayesian Modeling and Computation in Python aims to help beginner Bayesian practitioners to become intermediate modelers. It uses a hands on approach with PyMC3, Tensorflow Probability, ArviZ and other libraries focusing on the practice of applied statistics with references to the underlying mathematical theory. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2021
Serie: Libro 92 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2021
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Editorial: Taylor & Francis Group, 2021
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Editorial: Taylor & Francis Ltd, 2021
Serie: Libro 92 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2021
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Editorial: Taylor & Francis Group, 2021
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Editorial: Taylor & Francis Group, 2021
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Editorial: Chapman & Hall, 2021
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Editorial: Taylor & Francis Ltd, London, 2021
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Editorial: CRC Press, 2021
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Editorial: CRC Press, 2021
Serie: Libro 92 de 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Bayesian Modeling and Computation in Python
Osvaldo A. Martin (CONICET and Aalto University)|Ravin Kumar|Junpeng Lao
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Editorial: CRC Press, 2021
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Gebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Osvaldo A. Martin is a Researcher at IMASL-CONICET in Argentina and the Department of Computer Science from Aalto University in Finland. He has a PhD in biophysics and structural bioinformatics. Over the yea…rs he has become increasingly interested.
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Editorial: Chapman & Hall, 2021
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Editorial: Chapman And Hall/CRC, 2021
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