- หน้าแรก /
- หนังสือ /
- Computing & Internet /
- Databases /
- Data Storage & Management /
- Data Mining /
- Bayesian Methods for Hackers: Probabilistic P...
0 ratings
Bayesian methods of inference are deeply natural and extremely powerful. Cameron Davidson-Pilon introduces Bayesian inference from a computational perspective, bridging theory to practice, freeing you to get results using computing power. Bayesian Methods for Hackers illuminates Bayesian inference through probabilistic programming with the powerful PyMC language and the closely related Python tools NumPy, SciPy, and Matplotlib.
รายการ #:
243021207
Bayesian Methods for Hackers: Probabilistic Programming and Bayesian Inference (Addison-Wesley Data & Analytics)
ผู้ซื้อ 85% แนะนำสินค้านี้ให้เพื่อน
รายการ #:
243021207
THB 2071
รายละเอียดราคา
ไม่รวมค่าจัดส่งและค่าธรรมเนียมศุลกากร ( ค่าจัดส่งและค่าธรรมเนียมศุลกากรจะคำนวณตอนชำระเงิน )
*สินค้าทั้งหมดจะนำเข้าจาก สหราชอาณาจักร
0 ratings
เขียนรีวิว
มีสินค้า
นำเข้าจาก UK ร้านค้า
จำนวน:
สั่งซื้อตอนนี้และรับสินค้าประมาณ วันพฤหัสบดี, ตุลาคม 22
การทำธุรกรรมที่ปลอดภัย
Ubuy ทำงานอย่างหนักเพื่อปกป้องความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของคุณ ระบบรักษาความปลอดภัยการชำระเงินขั้นสูงของเราช่วยให้ข้อมูลของคุณเป็นความลับ โดยการเข้ารหัสข้อมูลระหว่างการส่งโดยใช้โปรโตคอล AES (Advanced Encryption Standards) และ SSL (Secure Socket Layer) รายละเอียดการชำระเงินของคุณปลอดภัย 100% เนื่องจากเราไม่แบ่งปันข้อมูลการชำระเงินของคุณกับผู้ขายบุคคลที่สาม
พันธมิตรด้านโลจิสติกส์ชั้นนำของเรา
Bayesian methods of inference are deeply natural and extremely powerful. Cameron Davidson-Pilon introduces Bayesian inference from a computational perspective, bridging theory to practice, freeing you to get results using computing power. Bayesian Methods for Hackers illuminates Bayesian inference through probabilistic programming with the powerful PyMC language and the closely related Python tools NumPy, SciPy, and Matplotlib.
Fast
Shipping
คืนสินค้าฟรี*
แพ็คสินค้าอย่างปลอดภัย
สินค้าแท้ 100%
ผ่านมาตรฐาน PCI DSS
ได้รับการรับรอง ISO 27001
จุดเด่น
Hands-On Approach
Utilizes practical coding examples to demystify Bayesian concepts, making it accessible to hackers and programmers looking to apply statistical methods in real-world scenarios.
Comprehensive Coverage
Covers both fundamental and advanced topics in probabilistic programming and Bayesian inference, catering to both beginners and experienced users seeking to enhance their statistical toolkit.
Community Focused
Promotes collaboration and discussion within the data science community, aiding readers in problem-solving and sharing insights to foster a deeper understanding of Bayesian methodologies.
รายละเอียดสินค้า
- Master Bayesian Inference through Practical Examples and Computation–Without Advanced Mathematical AnalysisBayesian methods of inference are deeply natural and extremely powerful. However, most discussions of Bayesian inference rely on intensely complex mathematical analyses and artificial examples, making it inaccessible to anyone without a strong mathematical background. Now, though, Cameron Davidson-Pilon introduces Bayesian inference from a computational perspective, bridging theory to practice–freeing you to get results using computing power.Bayesian Methods for Hackers illuminates Bayesian inference through probabilistic programming with the powerful PyMC language and the closely related Python tools NumPy, SciPy, and Matplotlib. Using this approach, you can reach effective solutions in small increments, without extensive mathematical intervention.Davidson-Pilon begins by introducing the concepts underlying Bayesian inference, comparing it with other techniques and guiding you through building and training your first Bayesian model. Next, he introduces PyMC through a series of detailed examples and intuitive explanations that have been refined after extensive user feedback. You’ll learn how to use the Markov Chain Monte Carlo algorithm, choose appropriate sample sizes and priors, work with loss functions, and apply Bayesian inference in domains ranging from finance to marketing. Once you’ve mastered these techniques, you’ll constantly turn to this guide for the working PyMC code you need to jumpstart future projects.Coverage includes• Learning the Bayesian “state of mind” and its practical implications• Understanding how computers perform Bayesian inference• Using the PyMC Python library to program Bayesian analyses• Building and debugging models with PyMC• Testing your model’s “goodness of fit”• Opening the “black box” of the Markov Chain Monte Carlo algorithm to see how and why it works• Leveraging the power of the “Law of Large Numbers”• Mastering key concepts, such as clustering, convergence, autocorrelation, and thinning• Using loss functions to measure an estimate’s weaknesses based on your goals and desired outcomes• Selecting appropriate priors and understanding how their influence changes with dataset size• Overcoming the “exploration versus exploitation” dilemma: deciding when “pretty good” is good enough• Using Bayesian inference to improve A/B testing• Solving data science problems when only small amounts of data are availableCameron Davidson-Pilon has worked in many areas of applied mathematics, from the evolutionary dynamics of genes and diseases to stochastic modeling of financial prices. His contributions to the open source community include lifelines, an implementation of survival analysis in Python. Educated at the University of Waterloo and at the Independent University of Moscow, he currently works with the online commerce leader Shopify.
| Publisher | Addison-Wesley Professional |
| Publication date | 2 Oct. 2015 |
| Edition | 1st |
| Language | English |
| Print length | 250 pages |
| ISBN-10 | 0133902838 |
| ISBN-13 | 978-0133902839 |
| Item weight | 382 g |
| Dimensions | 17.78 x 1.45 x 23.19 cm |
เหมาะสำหรับใคร?
-
Data Scientists
Those looking to deepen their understanding of Bayesian methods in data analysis and predictive modeling will benefit significantly.
-
Statistical Programmers
Users familiar with Python who want to apply Bayesian techniques through practical coding examples will find it invaluable.
-
Graduate Students
Students in statistics or data science seeking a hands-on introduction to probabilistic programming will gain a solid foundation.
-
Absolute Beginners
Individuals with no background in statistics or programming may find the material too complex and challenging to comprehend.
ข้อมูลผลิตภัณฑ์
มีข้อสงสัย? คุยกับเรา
คำถามและคำตอบของลูกค้า
-
คำถาม:
จะซื้อ Bayesian Methods for Hackers: Probabilistic ทางออนไลน์จาก Ubuy ได้อย่างไร
คำตอบ: ซื้อสินค้า Bayesian Methods for Hackers: Probabilistic ทางออนไลน์จาก Ubuy ได้ง่ายๆ. คุณเพียงแค่ต้องค้นหาสินค้า เลือกวิธีการจัดส่งของคุณในขณะที่ทำการชำระเงิน และส่งไปยังสถานที่ของคุณ -
คำถาม:
Bayesian Methods for Hackers: Probabilistic มีให้ช็อปออนไลน์ใน Thailand หรือไม่
คำตอบ: ใช่ ที่ Ubuy Thailand ผลิตภัณฑ์นี้มีให้คุณเลือกซื้อในราคาที่เหมาะสม. Bayesian Methods for Hackers: Probabilistic ไม่มีให้บริการในพื้นที่ แต่คุณสามารถไว้วางใจเราด้วยบริการจัดส่งด่วนของเรา -
คำถาม:
ใช้เวลานานแค่ไหนในการรับสินค้าหลังจากทำการสั่งซื้อ?
คำตอบ: เวลาจัดส่งของผลิตภัณฑ์ที่คุณสั่งซื้อจะแตกต่างกันไปตามสิ่งที่คุณสั่งซื้อและวิธีการจัดส่งที่คุณเลือก. เวลาจัดส่งโดยประมาณจะระบุไว้ในขั้นตอนการชำระเงิน ดังนั้นโปรดอย่ากังวลขณะช้อปปิ้ง
Data Mining Editorial Review
Bayesian Methods For Hackers: Probabilistic Programming And Bayesian Inference (Addison-Wesley Data & Analytics) offers a comprehensive introduction to Bayesian inference, adeptly using the pymc library to simplify complex concepts with practical examples. The book's accessible chatty writing style makes understanding math enjoyable, and it encourages readers to experiment with code on their own. Although some readers noted discrepancies with library versions, many found it easy to adapt the examples to their Python environment. This 250-page volume, published by Addison-Wesley Professional, is ideal for those keen on enhancing their statistical programming skills, especially in Python.
ความคิดเห็นและคะแนนจากลูกค้า
158 การให้คะแนนของลูกค้า
-
5 ดาว
64%
-
4 ดาว
20%
-
3 ดาว
9%
-
2 ดาว
3%
-
1 ดาว
4%
แบ่งปันความคิดของคุณกับลูกค้าท่านอื่น
แชร์ความคิดของคุณกับลูกค้ารายอื่น
ข้อดี
- Accessible writing style makes complex concepts easy to grasp
- Provides practical examples to reinforce learning
- Encourages experimentation with code and real-world applications
- Detailed exploration of Bayesian methods for learners
- Great resources for users familiar with Python
ข้อเสีย
- Content is available freely online, which may influence buyers.
ประวัติราคาสินค้า
ข้อมูลสำคัญ
- ข้อจำกัด: สำหรับสินค้าที่จัดส่งระหว่างประเทศ โปรดทราบว่าการรับประกันจากผู้ผลิตอาจไม่มีผลบังคับใช้ บริการหลังการขายจากผู้ผลิตอาจไม่สามารถใช้งานได้ คู่มือผลิตภัณฑ์ คำแนะนำการใช้งาน และคำเตือนด้านความปลอดภัยอาจไม่ได้จัดทำเป็นภาษาของประเทศปลายทาง สินค้า (รวมถึงเอกสารประกอบ) อาจไม่ได้ออกแบบให้สอดคล้องกับมาตรฐาน ข้อกำหนด และข้อบังคับด้านฉลากของประเทศปลายทาง และสินค้าอาจไม่สอดคล้องกับแรงดันไฟฟ้าและมาตรฐานทางไฟฟ้าอื่น ๆ ของประเทศปลายทาง (ซึ่งอาจต้องใช้ปลั๊กแปลงไฟหรือเครื่องแปลงแรงดันไฟฟ้าตามความเหมาะสม) ผู้รับสินค้ามีหน้าที่รับผิดชอบในการตรวจสอบว่าสินค้าดังกล่าวสามารถนำเข้าประเทศปลายทางได้อย่างถูกต้องตามกฎหมาย เมื่อสั่งซื้อสินค้าจาก Ubuy หรือบริษัทในเครือ ผู้รับสินค้าจะถือเป็นผู้นำเข้าตามกฎหมาย (Importer of Record) และต้องปฏิบัติตามกฎหมายและข้อบังคับทั้งหมดของประเทศปลายทาง
- ผลิตภัณฑ์บางรายการใน Ubuy ไม่ได้มีไว้เพื่อขาย เนื่องจาก Ubuy เป็นเครื่องมือค้นหาระดับโลก ผลิตภัณฑ์อยู่ภายใต้กฎระเบียบด้าน การส่งออก/การค้า
THB 2071
สั่งซื้อตอนนี้และรับสินค้าประมาณ วันพฤหัสบดี, ตุลาคม 22
สินค้านี้ไม่ถูกจำกัดในประเทศของฉัน (หากสินค้านี้ไม่ถูกจำกัดในประเทศของคุณ กรุณาคลิกลิงก์ด้านบน ทีมงานของเราจะตรวจสอบและเปิดให้สั่งซื้อ)
จำนวน:
การทำธุรกรรมที่ปลอดภัย
ได้รับการรับรอง PCI DSS และ ISO 27001:2022 พร้อมการชำระเงินแบบเข้ารหัสและการคุ้มครองผู้ซื้อเต็มรูปแบบทุกคำสั่งซื้อ
พันธมิตรด้านโลจิสติกส์ชั้นนำของเรา
การจัดส่งข้ามพรมแดนที่เร็วที่สุด
คุณสมบัติและประโยชน์
- Deeply natural and extremely powerful Bayesian methods of inference
- Learn Bayesian inference from a computational perspective using PyMC
- Illuminates Bayesian inference through probabilistic programming with NumPy, SciPy, and Matplotlib
- Building and debugging models, testing model's “goodness of fit”
- Overcoming exploration versus exploitation dilemma, using Bayesian Inference to improve A/B testing
- Solving data science problems with small amounts of data
การรับประกันจาก Ubuy
ช้อปสบายใจไร้กังวล ด้วยสินค้าของแท้ 100% ระบบชำระเงินปลอดภัยได้มาตรฐาน PCI DSS การปกป้องข้อมูลด้วยมาตรฐาน ISO 27001 การจัดส่งข้ามพรมแดนที่รวดเร็วที่สุด คืนสินค้าฟรี และบรรจุภัณฑ์ที่ปลอดภัยในทุกคำสั่งซื้อ*