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bayesian analysis python practical de osvaldo martin (26 resultados)
Autor :
osvaldo martin
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Título :
bayesian analysis python practical
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Bayesian Analysis with Python - Third Edition: A practical guide to probabilistic modeling
Librería: medimops, Berlin, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Bayesian Analysis with Python - Third Edition: A practical guide to probabilistic modeling
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Bayesian Analysis with Python - Third Edition: A practical guide to probabilistic modeling (Paperback or Softback)
Idioma: Inglés
Publicado por Packt Publishing 1/31/2024, 2024
ISBN 10: 1805127160 ISBN 13: 9781805127161
Librería: BargainBookStores, Grand Rapids, MI, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Bayesian Analysis with Python: A practical guide to probabilistic modeling
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Bayesian Analysis with Python - Third Edition: A practical guide to probabilistic modeling
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Bayesian Analysis with Python: A practical guide to probabilistic modeling
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Bayesian Analysis with Python - Third Edition: A practical guide to probabilistic modeling
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Bayesian Analysis with Python - Third Edition: A practical guide to probabilistic modeling
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Bayesian Analysis with Python: A practical guide to probabilistic modeling
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Bayesian Analysis with Python - Third Edition: A practical guide to probabilistic modeling
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Bayesian Analysis with Python - Third Edition: A practical guide to probabilistic modeling
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Bayesian Analysis with Python: A practical guide to probabilistic modeling
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Bayesian Analysis with Python - Third Edition: A practical guide to probabilistic modeling
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Bayesian Analysis with Python: A practical guide to probabilistic modeling
Librería: Studibuch, Stuttgart, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 28,47
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Añadir al carritopaperback. Condición: Sehr gut. 394 Seiten; 9781805127161.2 Gewicht in Gramm: 1.
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Bayesian Analysis with Python - Third Edition: A practical guide to probabilistic modeling
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 77,77
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Bayesian Analysis with Python: A practical guide to probabilistic modeling
Idioma: Inglés
Publicado por Packt Publishing Limited, 2024
ISBN 10: 1805127160 ISBN 13: 9781805127161
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoPaperback / softback. Condición: New. This item is printed on demand. New copy - Usually dispatched within 5-9 working days.
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Bayesian Analysis with Python: A practical guide to probabilistic modeling
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Bayesian Analysis with Python: A practical guide to probabilistic modeling
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Bayesian Analysis with Python: A practical guide to probabilistic modeling
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 84,13
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Bayesian Analysis with Python - Third Edition: A practical guide to probabilistic modeling
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Bayesian Analysis with Python - Third Edition: A practical guide to probabilistic modeling
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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EUR 105,45
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Bayesian Analysis with Python - Third Edition: A practical guide to probabilistic modeling
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 97,47
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Bayesian Analysis with Python - Third Edition | A practical guide to probabilistic modeling
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 63,50
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Bayesian Analysis with Python - Third Edition | A practical guide to probabilistic modeling | Osvaldo Martin | Taschenbuch | Englisch | 2024 | Packt Publishing | EAN 9781805127161 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Bayesian Analysis with Python - Third Edition : A practical guide to probabilistic modeling
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - 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 librariesKey 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 Elektronisches Buch.Book DescriptionThe 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 thinkingWho this book is forIf 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.
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Bayesian Analysis with Python - Third Edition | A practical guide to probabilistic modeling
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Bayesian Analysis with Python - Third Edition | A practical guide to probabilistic modeling | Osvaldo Martin | Buch | Englisch | 2024 | Packt Publishing | EAN 9781836644835 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Bayesian Analysis with Python - Third Edition : A practical guide to probabilistic modeling
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - 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 librariesKey Features:Conduct Bayesian data analysis with step-by-step guidanceGain insight into a modern, practical, and computational approach to Bayesian statistical modelingEnhance your learning with best practices through sample problems and practice exercisesPurchase of the print or Kindle book includes a free PDF Elektronisches Buch.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 BambiAnalyze and interpret probabilistic models with ArviZAcquire the skills to sanity-check models and modify them if necessaryBuild better models with prior and posterior predictive checksLearn the advantages and caveats of hierarchical modelsCompare models and choose between alternative onesInterpret results and apply your knowledge to real-world problemsExplore common models from a unified probabilistic perspectiveApply the Bayesian framework's flexibility for probabilistic thinkingWho 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.
