Waic and Wbic with Python Stan: 100 Exercises for Building Logic
Padroneggiate l'arte dell'apprendimento automatico e della scienza dei dati immergendovi nell'essenza della logica matematica con questo libro di testo completo. Questo libro si concentra sul criterio di informazione ampiamente applicabile (WAIC), descritto anche come criterio di informazione Watanabe-Akaike, e sul criterio di informazione bayesiano ampiamente applicabile (WBIC), descritto anche come criterio di informazione bayesiano Watanabe. Il libro vi guida con competenza attraverso problemi matematici rilevanti, fornendo al contempo un'esperienza pratica di programmazione in Python e Stan. Che siate scienziati dei dati che vogliono perfezionare il processo di selezione dei modelli o ricercatori che vogliono esplorare gli ultimi sviluppi della statistica bayesiana, questa guida accessibile vi permetterà di acquisire una solida padronanza della teoria bayesiana di Watanabe.
Le caratteristiche principali di questo libro indispensabile includono:
⬤ Uno stile di scrittura chiaro e autonomo, che assicura una facile comprensione per i lettori a vari livelli di competenza.
⬤ 100 esercizi accuratamente selezionati e accompagnati dalle soluzioni nel testo principale, che consentono ai lettori di valutare efficacemente i propri progressi e la propria comprensione.
⬤ Una guida completa alla rivoluzionaria teoria di Bayes di Sumio Watanabe, che demistifica un argomento un tempo considerato troppo impegnativo anche per gli statistici esperti.
⬤ Programmi sorgente e codici Stan dettagliati che migliorano la comprensione dei concetti matematici presentati.
⬤ Un approccio semplificato agli argomenti di geometria algebrica nel Capitolo 6, che rende la teoria di Bayes più accessibile e meno scoraggiante.
Intraprendete il vostro viaggio nell'apprendimento automatico e nella scienza dei dati con questo libro di testo essenziale e sbloccate oggi stesso il pieno potenziale di WAIC e WBIC!
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Ultima modifica: 2024.11.08 20:28 (GMT)