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本书介绍了贝叶斯统计中的主要概念,以及将其应用于数据分析的方法。本书采用编程计算的实用方法介绍了贝叶斯建模的基础,使用一些手工构造的数据和一部分简单的真实数据来解释和探索贝叶斯框架中的核心概念,然后在本书涉及的模型中,抽象出了线性模型用于解决回归和分类问题,此外还详细解释了混合模型和分层模型,并单独用一章讨论了如何做模型选择,还简单介绍了非参模型和高斯过程。 本书所有的贝叶斯模型都用PyMC3实现。PyMC3是一个用于概率编程的Python库,其许多特性都在书中有介绍。在本书和PyMC3的帮助下,读者将学会实现、检查和扩展贝叶斯统计模型,从而解决一系列数据分析的问题。 从本书你将学到: 从实用的角度理解基本的贝叶斯概念; 学习如何用PyMC3构建概率模型; 掌握检查和修改模型的技能; 利用分层模型的优势给模型加入结
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《Python编程入门经典》(作者James Payne)主要介绍Python3.1。Python3.1发布于2009年,是Python程序语言的主版本。由于Python是一门跨平台的语言,本书中的内容和示例适用于任何平台(除非特别指出的例外情况)。在可能独立于平台的情况下,本书中的示例都尽量设计成跨平台的。此外,由于Python 3.1相对较新,并非所有支持库都被更新到可以在Python3.x下工作。在这种情形下,如果某些理论需要详细解释,本书将使用Python 2.6代替Python 3.1。
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数据结构与算法是计算机、软件工程、大数据、人工智能等专业非常重要的一门专业基础和核心课程。本书内容全面,通俗易懂,所选案例典型,结构清晰,重点难点突出,所有算法均采用Python实现,示例可直接运行。本书配套示例源码、PPT课件、教学视频、教学大纲、作者QQ群答疑服务。 本书共分8章,内容包括数据结构与算法概述,线性表,栈和队列,串、数组与广义表,树和二叉树,图,查找,排序。 本书适合Python数据结构与算法的初学者、Python软件开发人员,可作为备考计算机专业研究生和软考人员学习数据结构与算法的参考书,也可作为高等院校计算机、软件工程、大数据等相关专业学生学习数据结构与算法的教材。
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