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Bayesian Modeling and Computation in Python - Lao, Junpeng

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Présentation Bayesian Modeling And Computation In Python Format Relié
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Livre Économie - Lao, Junpeng - 01/12/2021 - Relié - Langue : Anglais

Auteur(s) : Lao, Junpeng - Martin, Osvaldo A. - Kumar, Ravin

Editeur : Chapman And Hall/Crc

Langue : Anglais

Parution : 01/12/2021

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 422.0

Expédition : 982

Dimensions : 25.9 x 18.1 x 2.7

ISBN : 9780367894368

Résumé :
Bayesian Modeling and Computation in Python aims to help beginner Bayesian practitioners to become intermediate modelers. It uses a hands on approach with PyMC3, Tensorflow Probability, ArviZ and other libraries focusing on the practice of applied statistics with references to the underlying mathematical theory....

Biographie:

Osvaldo A. Martin is a Researcher at IMASL-CONICET in Argentina and the Department of Computer Science from Aalto University in Finland. He has a PhD in biophysics and structural bioinformatics. Over the years he has become increasingly interested in data analysis problems with a Bayesian flavor. He is especially motivated by the development and implementation of software tools for Bayesian statistics and probabilistic modeling.

Ravin Kumar is a Data Scientist at Google and previously worked at SpaceX and sweetgreen among other companies. He has an M.S in Manufacturing Engineering and a B.S in Mechanical Engineering. He found Bayesian statistics to be an excellent tool for modeling organizations and informing strategy. This interest in flexible statistical modeling led to a warm welcoming open source community which he is honored to be a member of now.

Junpeng Lao is a Data Scientist at Google. Prior to that he did his PhD and subsequently worked as a postdoc in Cognitive Neuroscience. He developed a fondness for Bayesian Statistics and generative modeling after working primarily with Bootstrapping and Permutation during his academic life.

Sommaire:
Bayesian Modeling and Computation in Python aims to help beginner Bayesian practitioners to become intermediate modelers. It uses a hands on approach with PyMC3, Tensorflow Probability, ArviZ and other libraries focusing on the practice of applied statistics with references to the underlying mathematical theory....

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