国际杰出机器学习专家、地平线机器人技术创始人和CEO、前百度研究院执行院长余凯博士，腾讯专家研究员岳亚丁博士推荐、审校 内容涉及Python语言库PyMC，以及相关的工具，包括NumPy\SciPy\Matplotlib，无需复杂的数学分析，通过实例、从编程的角度介绍贝叶斯分析方法，大多数程序员都可以入门并掌握。本书的内容特色： 学习贝叶斯思维方式 理解计算机如何进行贝叶斯推断 利用PyMC Python库进行编程来实现贝叶斯分析 利用PyMC建模以及调试 测试模型的拟合优度 打开马尔科夫链蒙特卡洛算法的黑盒子，看看它如何工作 利用大数定律的力量 掌握聚类、收敛、自相关、细化等关键概念 根据目标和预期的结果，利用损失函数来推断缺陷 选择合理的先验，并理解其如何随着样本量的大小而变化 克服 研发与开发 的困境：判断是否已经足够好了 利用贝叶斯推断改良A B测试 在可
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精通数据科学 从线性回归到深度学习 数据科学入门到实战 基于Python建模 详解从统计分析学到人工智能机器学习 深度学习 神经网络编程中用到的算法及模型
1.在数据学科的角度，融合了数学、计*机科学、计量经济学的精髓。2.为读者阐释了数据科学所要解决的**问题 数据模型、*法模型的理论内涵和适用范围3.以常用的IT工具 Python为基础，教会读者如何建模以及通过*法实现数据模型，具有很强的实操性。4.本书还为读者详解了分布式机器学*、*经网络、深度学*等大数据和人工智能的前沿技术。中国工程院院士、第三世界科学院院士、前中国科学院计*技术研究所所长李国杰，易选股金融智能证券董事长，键桥通讯董事易欢欢作序推荐；GrowingIO 创始人兼 CEO张溪梦，复旦大学教授、博士生导师、复旦大学航空航天数据研究中*主任杨卫东，美国罗格斯大学管理科学及信息系统系终身教授，中国计*机学会大数据专家委员会委员林晓东，诚意推荐。
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