Bayesian Analysis with Python: A practical guide to probabilistic modeling
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You will possess a functional understanding of probabilistic modeling, enabling you to design and implement Bayesian models for your data science challenges.
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Besondere Merkmale
Produktdetails
| Publisher | Packt Publishing |
| Publication date | 31 Jan. 2024 |
| Edition | 3rd |
| Language | English |
| Print length | 394 pages |
| ISBN-10 | 1805127160 |
| ISBN-13 | 978-1805127161 |
| Item weight | 676 g |
| Dimensions | 19.05 x 2.26 x 23.5 cm |
Für wen ist das Produkt geeignet?
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Data Scientists
Ideal for data scientists looking to leverage Bayesian methods for predictive analytics and decision-making.
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Statistical Analysts
Statistical analysts seeking a practical approach to probabilistic modeling will find this guide valuable and informative.
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Graduate Students
Graduate students in statistics or data science needing a comprehensive resource on Bayesian analysis techniques.
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Beginners
Not suitable for absolute beginners in statistics or programming due to the complexity of Bayesian concepts.
PRODUKTBESCHREIBUNG
Bayesian Analysis with Python: A practical guide to probabilistic modeling
Kundenfragen und -antworten
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Frage:
Wie kaufe ich Bayesian Analysis with Python: A practical guide to online bei Ubuy ein?
Antworten: Es ist ganz einfach, Bayesian Analysis with Python: A practical guide to online bei Ubuy einzukaufen.. Sie müssen nur nach dem Produkt suchen, beim Bezahlen Ihre Versandart auswählen und es an Ihren Standort liefern lassen. -
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Ist Bayesian Analysis with Python: A practical guide to in Austria zum Online-Shoppen verfügbar?
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Antworten: Die Lieferzeit Ihres bestellten Produkts hängt davon ab, was Sie bestellt haben und welche Versandart Sie gewählt haben.. Die voraussichtliche Lieferzeit wird während des Bestellvorgangs angegeben. Seien Sie also beim Einkaufen unbesorgt.
Redaktionelle Rezension
Bayesian Analysis With Python: A Practical Guide To Probabilistic Modeling is an essential resource for anyone looking to delve into the fascinating world of probabilistic modeling. Published by Packt Publishing, the 3rd edition spans 394 pages, ensuring comprehensive coverage of the topic. This guide stands out by combining practical applications with theoretical foundations, making it ideal for both beginners and experienced practitioners. Readers appreciate its clear explanations and engaging writing style, which enhance the learning experience. With a focus on using Python for Bayesian analysis, the book includes various examples that help readers apply concepts effectively.
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Vorteile
- Comprehensive coverage of probabilistic modeling concepts.
- Clear explanations suitable for all experience levels.
- Practical applications enhance learning experience.
- Includes Python examples for real-world applications.
- Engaging writing style keeps readers interested.
Nachteile
- Some advanced topics may require further research.
Produktpreisverlauf
Wichtige Information
- Einschränkungen: Für international versandte Produkte beachten Sie bitte, dass jegliche Herstellergarantie nicht gültig sein könnte; Herstellerservice-Optionen nicht verfügbar sein könnten; Produkthandbücher, Gebrauchsanleitungen und Sicherheitshinweise nicht in der Sprache des Ziellandes verfasst sein könnten; die Produkte (und Begleitmaterialien) könnten nicht im Einklang mit den Standards, Spezifizierungen und Etikettierungsvorgaben des Ziellandes entworfen sein; und die Produkte könnten nicht der Voltzahl und anderen elektrischen Standards des Ziellandes entsprechen (weshalb, falls zutreffend, die Verwendung eines Adapters oder Umwandlers erforderlich sein könnte). Der Empfänger ist dafür verantwortlich sicherzustellen, dass das Produkt legal in das Zielland importiert werden kann. Bei der Bestellung von Ubuy oder seinen Partnern ist der Empfänger der eingetragene Importeur und muss sich an alle Gesetze und Regulierungen des Ziellandes halten.
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Merkmale und Vorteile
- Learn Bayesian modeling with state-of-the-art Python libraries.
- Step-by-step guidance for conducting Bayesian data analysis.
- Enhanced learning with sample problems and practice exercises.
- Includes free PDF eBook with purchase of print or Kindle version.
- Explore various models, including hierarchical and generalized linear models.
- No prior statistical knowledge required; ideal for beginners and professionals.
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