探讨bayes《贝叶斯方法概率编程与贝叶斯推断》中英文PDF代码+《概率图模型基于R语言》PD…

阿里云2000元红包!本站用户参与享受九折优惠!

贝叶斯推理的方法非常自然和极其强大。大多数图书讨论贝叶斯推理,依赖于非常复杂的数学分析和人工的例子,使没有强大数学背景的人无法接触。《贝叶斯方法概率编程与贝叶斯推断》从编程、计算的角度来介绍贝叶斯推理,把贝叶斯理论和编程实践结合起来,都可以入门并掌握。

通过强大的Python语言库PyMC,以及相关的Python工具,包括NumPy\SciPy\Matplotlib讲解了概率编程。通过介绍的方法,只需付出很少的努力,就能掌握有效的贝叶斯分析方法。

学习参考:

《贝叶斯方法  概率编程与贝叶斯推断》中文PDF,232页,带书签目录;英文PDF,233页;含源代码。

下载: https://pan.baidu.com/s/1rT9y9jDnR7mZAp3xBakYXg

提取码: fivs

原理和代码同时进行,主要是代码为主,对了解贝叶斯和数据可视化有较大的帮助。

贝叶斯网络通过一个有向无环图来表示一组随机变量跟它们的条件依赖关系。它通过条件概率分布来参数化。概率图模型结合了概率论与图论的知识,提供了一种简单的可视化概率模型的方法,在人工智能、机器学习和计算机视觉等领域有着广阔的应用前景。

《概率图模型基于R语言》中文PDF,199页,带目录,文字可复制;英文PDF,250页,带目录,文字可复制。配源代码。

下载: https://pan.baidu.com/s/1nuwGAu7BmHkrI8AZXszoAA

提取码: y1ta

学习使用概率图模型,理解计算机如何通过贝叶斯模型和马尔科夫模型来解决现实世界的问题,同时选择合适的R语言程序包、合适的算法来准备数据并建立模型。

https://www.jianshu.com/p/dc85e1712391

「点点赞赏,手留余香」

    还没有人赞赏,快来当第一个赞赏的人吧!
0 条回复 A 作者 M 管理员
    所有的伟大,都源于一个勇敢的开始!
欢迎您,新朋友,感谢参与互动!欢迎您 {{author}},您在本站有{{commentsCount}}条评论