Think Bayes: Bayes-statisztika Pythonban

Értékelés:   (4.5 az 5-ből)

Think Bayes: Bayes-statisztika Pythonban (B. Downey Allen)

Olvasói vélemények

Összegzés:

A könyvet azért tartják nagyra, mert képes elmélyíteni a felhasználók Bayes-statisztikával kapcsolatos ismereteit, és programozással és valós példákkal fejleszteni gyakorlati készségeiket. A felhasználók különösen nagyra értékelik a szigorúságot, az intuíciót fejlesztő megközelítést, valamint az elmélet és a gyakorlat közötti kapcsolatot. Egyes kritikusok azonban rámutatnak, hogy a könyv nem tanítja mélyrehatóan a programozást vagy a statisztikát, és a gyakorlatok megoldásának hiánya jelentős hátrányt jelent egyes olvasók számára.

Előnyök:

- Hatékonyan építi az intuíciót, és összekapcsolja az elméletet a gyakorlattal. - Valós példákat és gyakorlati kódolási gyakorlatokat tartalmaz. - Jó a Bayes-elméletet alapszinten ismerő olvasók számára. - Tömör és hozzáférhető a kezdők számára. - Magával ragadó példák tartják fenn az olvasó figyelmét.

Hátrányok:

- Nem programozási vagy részletes statisztikai könyv; nem tanít alaposan programozási vagy statisztikai fogalmakat. - A gyakorlatokhoz nem ad megoldásokat, így egyes olvasók számára kevésbé hasznos.

(8 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Think Bayes: Bayesian Statistics in Python

Könyv tartalma:

Ha tudsz programozni, akkor készen állsz a Bayes-statisztikára. Ebből a könyvből megtanulhatod, hogyan oldhatsz meg statisztikai problémákat matematikai képletek helyett Python-kóddal, folytonos matematika helyett diszkrét valószínűségi eloszlásokat használva. Amint a matematikával megismerkedsz, a bayesi alapok is világosabbá válnak, és elkezdheted alkalmazni ezeket a technikákat valós problémákra.

A bayesi statisztikai módszerek egyre gyakoribbá és fontosabbá válnak, de nem sok forrás áll rendelkezésre a kezdők számára. A szerző, Allen B. Downey által tartott egyetemi órákon alapuló könyv számítási megközelítése segít a biztos kezdéshez.

⬤ Használja programozási készségeit a Bayes-statisztika megismeréséhez és megértéséhez.

⬤ Munkálkodjon a becslést, az előrejelzést, a döntéselemzést, a bizonyítékokat és a Bayes-hipotézisvizsgálatot érintő problémákkal.

⬤ Egyszerű példákkal kezdjen, érmék, kockák és egy tál süti segítségével.

⬤ Tanuljon számítási módszereket valós problémák megoldására.

A könyv egyéb adatai:

ISBN:9781492089469
Szerző:
Kiadó:
Kötés:Puha kötés
A kiadás éve:2021
Oldalak száma:300

Vásárlás:

Jelenleg kapható, készleten van.

A szerző további könyvei:

Python a szoftvertervezéshez: Hogyan gondolkodjunk úgy, mint egy informatikus - Python for Software...
A Python for Software Design tömör bevezetés a...
Python a szoftvertervezéshez: Hogyan gondolkodjunk úgy, mint egy informatikus - Python for Software Design: How to Think Like a Computer Scientist
Gondolkodj STATS: Feltáró adatelemzés - Think STATS: Exploratory Data Analysis
Ha tudsz programozni, akkor rendelkezel azokkal a készségekkel, amelyekkel...
Gondolkodj STATS: Feltáró adatelemzés - Think STATS: Exploratory Data Analysis
Think Python: Python: Hogyan gondolkodjunk úgy, mint egy informatikus - Think Python: How to Think...
Ha meg akarsz tanulni programozni, a Pythonnal...
Think Python: Python: Hogyan gondolkodjunk úgy, mint egy informatikus - Think Python: How to Think Like a Computer Scientist
Gondolkozz komplexitásban: Komplexitás-tudomány és számítógépes modellezés - Think Complexity:...
A komplexitástudomány a fizikai és a...
Gondolkozz komplexitásban: Komplexitás-tudomány és számítógépes modellezés - Think Complexity: Complexity Science and Computational Modeling
Think Bayes: Bayes-statisztika Pythonban - Think Bayes: Bayesian Statistics in Python
Ha tudsz programozni, akkor készen állsz a Bayes-statisztikára...
Think Bayes: Bayes-statisztika Pythonban - Think Bayes: Bayesian Statistics in Python
Think Data Structures: Algoritmusok és információkeresés Javában - Think Data Structures: Algorithms...
Ha Ön informatikát tanuló diák, vagy technikai...
Think Data Structures: Algoritmusok és információkeresés Javában - Think Data Structures: Algorithms and Information Retrieval in Java
Think Java: Hogyan gondolkodjunk úgy, mint egy informatikus - Think Java: How to Think Like a...
A Think Java a világ számos egyetemén és...
Think Java: Hogyan gondolkodjunk úgy, mint egy informatikus - Think Java: How to Think Like a Computer Scientist
Think DSP: Digitális jelfeldolgozás Pythonban - Think DSP: Digital Signal Processing in...
Ha érted az alapvető matematikai ismereteket és tudsz...
Think DSP: Digitális jelfeldolgozás Pythonban - Think DSP: Digital Signal Processing in Python
Modellezés és szimuláció Pythonban: Bevezetés tudósok és mérnökök számára - Modeling and Simulation...
A Python modellezés és szimuláció megtanítja az...
Modellezés és szimuláció Pythonban: Bevezetés tudósok és mérnökök számára - Modeling and Simulation in Python: An Introduction for Scientists and Engineers
Python a szoftvertervezéshez - Python for Software Design
A Python for Software Design tömör bevezetés a Python programozási nyelv segítségével történő...
Python a szoftvertervezéshez - Python for Software Design
Valószínűleg túlgondolva: Hogyan használjuk az adatokat a kérdések megválaszolásához, a statisztikai...
Alapvető útmutató arról, hogyan javíthatják az...
Valószínűleg túlgondolva: Hogyan használjuk az adatokat a kérdések megválaszolásához, a statisztikai csapdák elkerüléséhez és a jobb döntések meghozatalához? - Probably Overthinking It: How to Use Data to Answer Questions, Avoid Statistical Traps, and Make Better Decisions

A szerző munkáit az alábbi kiadók adták ki:

© Book1 Group - minden jog fenntartva.
Az oldal tartalma sem részben, sem egészben nem másolható és nem használható fel a tulajdonos írásos engedélye nélkül.
Utolsó módosítás időpontja: 2024.11.13 21:05 (GMT)