Python贝叶斯建模与计算 采用PyMC3和TFP进行建模和计算,是贝叶斯建模与计算从业者不得多得的参考书。彩插和参考文献扫描封底二维码获取。
《Python贝叶斯建模与计算》旨在帮助贝叶斯初学者成为中级从业者。本书使用了PyMC3、TensorFlow Probability和Arviz等多个软件库的实践方法,重点是应用统计学的实践方法,并参考了基础数学理论。
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AI可解释性(Python语言版) 通过构建XAI的方法论体系,形成一组工具和方法,从而解释ML模型产生的复杂结果,帮助人们理解ML模型。
《AI可解释性(Python语言版)》的出版恰逢其时,通过构建XAI的方法论体系,形成一组工具和方法,从而解释ML模型产生的复杂结果,帮助人们理解ML模型。本书从不可知论、依赖模型方法或内在可解释性构建了人工智能模型方法论,从全局可解释性和局部可解释性两个方面来回答AI 是什么 为什么以及 如何做 等方面的问题。本书适合人工智能从业者、计算机科学家、统计科学家以及所有对机器学习模型可解释性感兴趣的读者阅读。
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