мартин о байесовский анализ на python введение в статистическое моделирование и вероятностное программирование с использованием pymc3 и arviz
Мартин О. Байесовский анализ на Python. Введение в статистическое моделирование и вероятностное программирование с использованием PyMC3 и ArviZ
В книге представлены основные концепции байесовской статистики и ее практическая реализация на языке Python с использованием современной библиотеки вероятностного программирования РуМСЗ и новой библиотеки исследовательского анализа байесовских моделей ArviZ. .Полученные знания о вероятностном моделировании позволят вам самостоятельно проектировать и реализовать байесовские модели для собственных задач научной об-работки данных. .Издание будет полезно всем специалистам по анализу данных, использующих в своей работе байесовское моделирование.
2829 Руб.
Мартин О. Байесовский анализ на Python. Введение в статистическое моделирование и вероятностное программирование с использованием PyMC3 и ArviZ
В книге представлены основные концепции байесовской статистики и ее практическая реализация на языке Python с использованием современной библиотеки вероятностного программирования РуМСЗ и новой библиотеки исследовательского анализа байесовских моделей ArviZ. .Полученные знания о вероятностном моделировании позволят вам самостоятельно проектировать и реализовать байесовские модели для собственных задач научной об-работки данных. .Издание будет полезно всем специалистам по анализу данных, использующих в своей работе байесовское моделирование.
2829 Руб.
Вероятностное программирование на Python: байесовский вывод и алгоритмы
Байесовские методы пугают формулами многих «айтишников», но без анализа статистики и вероятностей сейчас не обойтись. Кэмерон Дэвидсон-Пайлон рассказывает о байесовском методе с точки зрения программиста-практика, работающего с многофункциональным языком PyMC и библиотеками NumPy, SciPy и Matplotlib. Раскрывая роль байесовских выводов при А/В-тестировании, выявлении мошенничества и в других насущных задачах, вы не только легко разберетесь в этой нетривиальной теме, но и начнете применять полученные знания для достижения своих целей.
1357 Руб.
Дэвидсон-Пайлон К. Вероятностное программирование на Python: байесовский вывод и алгоритмы
Байесовские методы пугают формулами многих "айтишников", но без анализа статистики и вероятностей сейчас не обойтись. Кэмерон Дэвидсон-Пайлон рассказывает о байесовском методе с точки зрения программиста-практика, работающего с многофункциональным языком PyMC и библиотеками NumPy, SciPy и Matplotlib. Раскрывая роль байесовских выводов при А/В-тестировании, выявлении мошенничества и в других насущных задачах, вы не только легко разберетесь в этой нетривиальной теме, но и начнете применять полученные знания для достижения своих целей.
1900 Руб.
Дэвидсон-Пайлон Кэмерон Вероятностное программирование на Python. Байесовский вывод и алгоритмы
Байесовские методы пугают формулами многих "айтишников", но без анализа статистики и вероятностей сейчас не обойтись. Кэмерон Дэвидсон-Пайлон рассказывает о байесовском методе с точки зрения программиста-практика, работающего с многофункциональным языком PyMC и библиотеками NumPy, SciPy и Matplotlib. Раскрывая роль байесовских выводов при А/В-тестировании, выявлении мошенничества и в других насущных задачах, вы не только легко разберетесь в этой нетривиальной теме, но и начнете применять полученные знания для достижения своих целей.
1527 Руб.
Дэвидсон-Пайлон К. Вероятностное программирование на Python: байесовский вывод и алгоритмы
Байесовские методы пугают формулами многих "айтишников", но без анализа статистики и вероятностей сейчас не обойтись. Кэмерон Дэвидсон-Пайлон рассказывает о байесовском методе с точки зрения программиста-практика, работающего с многофункциональным языком PyMC и библиотеками NumPy, SciPy и Matplotlib. Раскрывая роль байесовских выводов при А/В-тестировании, выявлении мошенничества и в других насущных задачах, вы не только легко разберетесь в этой нетривиальной теме, но и начнете применять полученные знания для достижения своих целей.
1900 Руб.
Мартин Освальдо Байесовский анализ на Python
В книге представлены основные концепции байесовской статистики и ее практическая реализация на языке Python с использованием современной библиотеки вероятностного программирования РуМСЗ и новой библиотеки исследовательского анализа байесовских моделей ArviZ. Полученные знания о вероятностном моделировании позволят вам самостоятельно проектировать и реализовать байесовские модели для собственных задач научной об-работки данных. Издание будет полезно всем специалистам по анализу данных, использующих в своей работе байесовское моделирование.
2038 Руб.
Пфеффер Ави Вероятностное программирование на практике
Вероятностное программирование - это новый способ создания вероятностных моделей, позволяющих предсказывать или выводить новые факты, которых нет в результатах наблюдений. Это позволяет, к примеру, прогнозировать такие будущие события, как тенденции продаж, отказы вычислительных систем, исходы экспериментов и многое другое. Книга представляет собой введение в вероятностное программирование для программистов-практиков. Автор почти сразу переходит к практическим примерам: построению фильтра спама, диагностике ошибок в вычислительной системе, восстановлению цифровых изображений. Вы познакомитесь с вероятностным выводом, где алгоритмы помогают прогнозировать, например, использование социальных сетей. Попутно узнаете о применении функционального стиля программирования для анализа текстов, объектно-ориентированных моделей - для прогнозирования распространения твитов, и моделей с открытой вселенной - для измерения явлений, имеющих место в социальной сети. В книге есть также главы о том, как вероятностные модели помогают в принятии решений и моделировании динамических систем. Собираемые вами данные о клиентах, продуктах и пользователях сайта могут оказать помощь не только в интерпретации прошлого, но и в предсказании будущего! Краткое содержание: - введение в вероятностное моделирование; - написание вероятностных программ на Figaro; - построение байесовских сетей; - прогнозирование жизненного цикла продукта; - алгоритмы принятия решений.
1530 Руб.
Харрисон Мишель Как устроен Python. Гид для разработчиков, программистов и интересующихся
Иллюстрированное введение в программирование на Python предназначено для разработчиков и всех, кто стремится быстро изучить Python.
1040 Руб.
Харрисон Мишель Как устроен Python. Гид для разработчиков, программистов и интересующихся
Иллюстрированное введение в программирование на Python предназначено для разработчиков и всех, кто стремится быстро изучить Python.
1040 Руб.
Зумштейн Феликс Python для Excel. Современная среда для автоматизации и анализа данных
Книга посвящена автоматизации Excel с помощью языка программирования Python. Описаны дистрибутив Anaconda Python и современные средства разработки, такие как менеджеры пакетов Conda и pip, блокноты Jupyter и Visual Studio Code. Даны необходимые основы языка Python и введение в анализ данных с помощью библиотеки pandas. Приведены приемы чтения и записи файлов Excel без Excel. Рассмотрено программирование приложений Excel с помощью популярного пакета с открытым исходным кодом xlwings: автоматизация Excel, инструменты на основе технологии Python, трекер пакетов Python, а также функции, определяемые пользователем.Электронный архив на сайте издательства содержит цветные иллюстрации к книге.Для опытных пользователей Excel и программистов
950 Руб.
Зумштейн Ф. Python для Excel. Современная среда для автоматизации и анализа данных
Книга посвящена автоматизации Excel с помощью языка программирования Python. Описаны дистрибутив Anaconda Python и современные средства разработки, такие как менеджеры пакетов Conda и pip, блокноты Jupyter и Visual Studio Code. Даны необходимые основы языка Python и введение в анализ данных с помощью библиотеки pandas. Приведены приемы чтения и записи файлов Excel без Excel. Рассмотрено программирование приложений Excel с помощью популярного пакета с открытым исходным кодом xlwings: автоматизация Excel, инструменты на основе технологии Python, трекер пакетов Python, а также функции, определяемые пользователем.Электронный архив на сайте издательства содержит цветные иллюстрации к книге.Для опытных пользователей Excel и программистов
950 Руб.
Зумштейн Ф. Python для Excel. Современная среда для автоматизации и анализа данных
Книга посвящена автоматизации Excel с помощью языка программирования Python. Описаны дистрибутив Anaconda Python и современные средства разработки, такие как менеджеры пакетов Conda и pip, блокноты Jupyter и Visual Studio Code. Даны необходимые основы языка Python и введение в анализ данных с помощью библиотеки pandas. Приведены приемы чтения и записи файлов Excel без Excel. Рассмотрено программирование приложений Excel с помощью популярного пакета с открытым исходным кодом xlwings: автоматизация Excel, инструменты на основе технологии Python, трекер пакетов Python, а также функции, определяемые пользователем.Электронный архив на сайте издательства содержит цветные иллюстрации к книге.Для опытных пользователей Excel и программистов
950 Руб.
Хилпиш Ив Python для финансовых расчетов
Python стал языком выбора для разработки финансовых приложений, управляемых данными, и систем искусственного интеллекта. Крупные инвестиционные банки и хедж-фонды все активнее реализуют свои базовые платформы трейдинга и управления рисками с использованием экосистемы Python. В новом издании книги разработчики и финансовые аналитики узнают, как применять различные инструменты Python для создания финансовых приложений и систем алгоритмической торговли. Все примеры книги написаны на Python 3 и доступны в виде интерактивных блокнотов Jupyter. Готовые программные решения помогут понять, как экосистема Python формирует технологический фундамент для финансовой индустрии. Основные темы книги: Python и финансовые вычисления. Применение Python для интерактивного финансового анализа и разработки финансовых приложений. Основы Python. Типы данных и структуры Python, библиотеки NumPy и pandas, объектно-ориентированное программирование. Обработка и анализ финансовых данных. Обработка финансовых временных рядов, операции ввода-вывода, стохастические методы и алгоритмы машинного обучения. Алгоритмическая торговля. Применение Python для внедрения автоматизированных систем алгоритмической торговли. Анализ деривативов. Разработка гибкого и производительного программного пакета, предназначенного для оценки опционов, включая управление рисками. 2-е издание.
13440 Руб.
Маккини Уэс Python и анализ данных
В книге "Python и анализ данных" рассматриваются вопросы переформатирования, очистки и обработки данных на Python. Ее можно также рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных, главным образом, обработку данных. Это книга о тех частях языка Python и библиотек для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач. Книга принадлежит перу Уэса Маккинни, основного автора библиотеки pandas, и содержит великое множество практических примеров. Она идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать, так и опытным программистам на Python, еще не знакомым с научными приложениями. Работа с интерактивной оболочкой для начала разработки Введение в средства анализа данных в библиотеке Использование высокопроизводительных инструментов для работы с данными Создание различных графиков и интерактивная визуализация Временные ряды с результатами измерений в заданные моменты времени Методы решения задач, возникающих в вебаналитике, социальных науках, финансах и экономике, проиллюстрированные подробными примерами
1818 Руб.
Пфеффер А. Вероятностное программирование на практике
Книга представляет собой введение в вероятностное программирование для программистов-практиков. Описан вероятностный вывод, где алгоритмы помогают прогнозировать использование социальных сетей. Приведены примеры построения фильтра спама, диагностики ошибок в вычислительной системе, восстановления цифровых изображений. Представлен функциональный стиль программирования для анализа текстов, объектно-ориентированных моделей и моделей с открытой вселенной. .Издание рассчитано на широкий круг читателей: специалистов по анализу данных и машинному обучению, программистов, студентов вузов и др.
2089 Руб.