Descripción
Modelado bayesiano con PyMC3 y análisis exploratorio de modelos bayesianos con ArviZ
Características clave
- Una guía paso a paso para realizar análisis de datos bayesianos utilizando PyMC3 y ArviZ
- Un enfoque moderno, práctico y computacional para el modelado estadístico bayesiano
- Un tutorial para el análisis bayesiano y las mejores prácticas con la ayuda de problemas de muestra y ejercicios de práctica.
Descripción del libro
La segunda edición de Bayesian Analysis with Python es una introducción a los conceptos principales de la inferencia bayesiana aplicada y su implementación práctica en Python utilizando PyMC3, una biblioteca de programación probabilística de última generación, y ArviZ, una nueva biblioteca para el análisis exploratorio de modelos bayesianos.
Los conceptos principales de la estadística bayesiana se tratan utilizando un enfoque práctico y computacional. Se utilizan conjuntos de datos sintéticos y reales para introducir varios tipos de modelos, como modelos lineales generalizados para regresión y clasificación, modelos de mezcla, modelos jerárquicos y procesos gaussianos, entre otros.
Al final del libro, tendrá un conocimiento práctico del modelado probabilístico y podrá diseñar e implementar modelos bayesianos para sus propios problemas de ciencia de datos. Después de leer el libro, estará mejor preparado para profundizar en material más avanzado o modelado estadístico especializado si es necesario.
Lo que aprenderá
- Crear modelos probabilísticos utilizando la biblioteca de Python PyMC3
- Analizar modelos probabilísticos con la ayuda de ArviZ
- Adquirir las habilidades necesarias para verificar modelos y modificarlos si es necesario
- Comprender las ventajas y advertencias de los modelos jerárquicos
- Descubrir cómo se pueden usar diferentes modelos para responder diferentes preguntas de análisis de datos
- Comparar modelos y elegir entre alternativas
- Descubrir cómo se unifican diferentes modelos desde una perspectiva probabilística
- Pensar probabilísticamente y beneficiarse de la flexibilidad del marco bayesiano
Para quién es este libro
Si es estudiante, científico de datos, investigador o desarrollador que busca comenzar con el análisis de datos bayesianos y la programación probabilística, este libro es para usted. El libro es introductorio, por lo que no se requieren conocimientos estadísticos previos, aunque se espera cierta experiencia en el uso de Python y NumPy.
Autor: Osvaldo Martin
Editorial: Packt Publishing
Publicado: 26/12/2018
Páginas: 356
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.35 libras
Tamaño: 9.25 alto x 7.50 ancho x 0.74 profundo
ISBN13: 9781789341652
ISBN10: 1789341655
Categorías BISAC:
- Computadoras | Lenguajes | Python
- Computadoras | Ciencia de datos | Modelado y diseño de datos
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