Если вы знаете, как программировать на Python и немного знаете о теории вероятности, значит, вы готовы освоить байесовскую статистику. Эта книга расскажет вам, как решать статистические задачи с помощью языка Python вместо математических формул и использовать дискретные вероятностные распределения вместо непрерывной математики. Когда вы уберете с дороги математику, байесовские основы станут яснее, и вы начнете применять эту технику для решения реальных проблем. Байесовские статистические методы становятся все более обширными и важными. Но в помощь начинающим доступно не слишком много источников. Изложенная в этой книге методика основана на материале проводимых автором студенческих занятиях и точно поможет вам сделать хороший старт! Издание будет полезно всем специалистам по анализу данных, кто должен использовать статистические данные в условиях их неполноты или решать другие нетривиальные задачи, связанные с вероятностными распределениями.

Если вы знаете, как программировать на Python и немного знаете о теории вероятности, значит, вы готовы освоить байесовскую статистику. Эта книга расскажет вам, как решать статистические задачи с помощью языка Python вместо математических формул и использовать дискретные вероятностные распределения вместо непрерывной математики. Когда вы уберете с дороги математику, байесовские основы станут яснее, и вы начнете применять эту технику для решения реальных проблем. Байесовские статистические методы становятся все более обширными и важными. Но в помощь начинающим доступно не слишком много источников. Изложенная в этой книге методика основана на материале проводимых автором студенческих занятиях и точно поможет вам сделать хороший старт! Издание будет полезно всем специалистам по анализу данных, кто должен использовать статистические данные в условиях их неполноты или решать другие нетривиальные задачи, связанные с вероятностными распределениями.

Если вы знаете, как программировать на Python и немного знаете о теории вероятности, значит, вы готовы освоить байесовскую статистику. Эта книга расскажет вам, как решать статистические задачи с помощью языка Python вместо математических формул и использовать дискретные вероятностные распределения вместо непрерывной математики. Когда вы уберете с дороги математику, байесовские основы станут яснее, и вы начнете применять эту технику для решения реальных проблем. Байесовские статистические методы становятся все более обширными и важными. Но в помощь начинающим доступно не слишком много источников. Изложенная в этой книге методика основана на материале проводимых автором студенческих занятиях и точно поможет вам сделать хороший старт! Издание будет полезно всем специалистам по анализу данных, кто должен использовать статистические данные в условиях их неполноты или решать другие нетривиальные задачи, связанные с вероятностными распределениями.

Многие формы восприятия и действий можно математически смоделировать с помощью вероятностного (байесовского) вывода – метода, используемого для получения выводов на основе неопределенных данных. Согласно этим моделям, сталкиваясь с зашумленными и неоднозначными данными, человеческий мозг ведет себя как талантливый специалист по обработке данных или следователь на месте преступления.Данная богатая примерами и иллюстрациями книга представляет собой введение в методологию построения и использования вероятностных моделей принятия решений и действий.Представлены байесовские модели восприятия и действия, которые занимают центральное место в когнитивной науке и нейробиологииОбучающие материалы, доступные для начинающих, содержат поясняющие примеры, иллюстрации из повседневной жизни и постепенно развивают понимание сложных концепцийИздание адресовано широкому кругу читателей, интересующихся нейробиологией, когнитивными науками, машинным обучением, психологией, лингвистикой и математикой.

Многие формы восприятия и действий можно математически смоделировать с помощью вероятностного (байесовского) вывода – метода, используемого для получения выводов на основе неопределенных данных. Согласно этим моделям, сталкиваясь с зашумленными и неоднозначными данными, человеческий мозг ведет себя как талантливый специалист по обработке данных или следователь на месте преступления.Данная богатая примерами и иллюстрациями книга представляет собой введение в методологию построения и использования вероятностных моделей принятия решений и действий.Представлены байесовские модели восприятия и действия, которые занимают центральное место в когнитивной науке и нейробиологииОбучающие материалы, доступные для начинающих, содержат поясняющие примеры, иллюстрации из повседневной жизни и постепенно развивают понимание сложных концепцийИздание адресовано широкому кругу читателей, интересующихся нейробиологией, когнитивными науками, машинным обучением, психологией, лингвистикой и математикой.

Рассмотрены байесовские сети, родственные модели и их приложения, информационные технологии в проектировании и производстве приборов и систем управления (применение "мягких" вычислений в промышленности), многомерное оценивание объектов, комплексная оценка эффективности региональных проектов в условиях неопределенности, а так де применение регуляризирующего байесовского подхода для оценки и повышения устойчивости предприятий. Монография предназначена для научных работников, аспирантов, студентов и других специалистов, работающих в сфере мягких вычислений и измерений, в области создания методов и средств искусственного интеллекта.

В книге представлены основные концепции байесовской статистики и ее практическая реализация на языке Python с использованием современной библиотеки вероятностного программирования РуМСЗ и новой библиотеки исследовательского анализа байесовских моделей ArviZ. Полученные знания о вероятностном моделировании позволят вам самостоятельно проектировать и реализовать байесовские модели для собственных задач научной об-работки данных. Издание будет полезно всем специалистам по анализу данных, использующих в своей работе байесовское моделирование.

В книге представлены основные концепции байесовской статистики и ее практическая реализация на языке Python с использованием современной библиотеки вероятностного программирования РуМСЗ и новой библиотеки исследовательского анализа байесовских моделей ArviZ. .Полученные знания о вероятностном моделировании позволят вам самостоятельно проектировать и реализовать байесовские модели для собственных задач научной об-работки данных. .Издание будет полезно всем специалистам по анализу данных, использующих в своей работе байесовское моделирование.

В книге представлены основные концепции байесовской статистики и ее практическая реализация на языке Python с использованием современной библиотеки вероятностного программирования РуМСЗ и новой библиотеки исследовательского анализа байесовских моделей ArviZ. .Полученные знания о вероятностном моделировании позволят вам самостоятельно проектировать и реализовать байесовские модели для собственных задач научной об-работки данных. .Издание будет полезно всем специалистам по анализу данных, использующих в своей работе байесовское моделирование.

Наука о сложных системах - это междисциплинарная область на стыке математики, ин форматики и естествознания, которая фокусируется на сложных системах, представляющи собой системы со множеством взаимодействующих компонентов. .Одним из основных инструментов науки о сложных системах являются дискретные модел включая сети и графы, клеточные автоматы и агентное моделирование. .Наука о сложных системах полезна, особенно если необходимо объяснить поведение природных и социальных систем, она обеспечивает разнообразный и адаптируемый инструментарий моделирования, позволяет применить навыки программирования и поразмыслит над фундаментальными вопросами философии науки. В книге приводится код, математические тексты и пояснения, необходимые для понимания работы моделей. .Издание будет полезно широкому кругу лиц, здесь опущены очень сложные технические детали.

Наука о сложных системах - это междисциплинарная область на стыке математики, ин форматики и естествознания, которая фокусируется на сложных системах, представляющи собой системы со множеством взаимодействующих компонентов. .Одним из основных инструментов науки о сложных системах являются дискретные модел включая сети и графы, клеточные автоматы и агентное моделирование. .Наука о сложных системах полезна, особенно если необходимо объяснить поведение природных и социальных систем, она обеспечивает разнообразный и адаптируемый инструментарий моделирования, позволяет применить навыки программирования и поразмыслит над фундаментальными вопросами философии науки. В книге приводится код, математические тексты и пояснения, необходимые для понимания работы моделей. .Издание будет полезно широкому кругу лиц, здесь опущены очень сложные технические детали.

Учебное пособие посвящено моделированию Интернета, который был диковинкой для большинства из нас еще каких-то 15 лет назад. Сейчас мы ежедневно пользуемся ресурсами Интернета - поиском, электронной почтой, блогами и др. Сеть динамично развивается, растет и усложняется, а потому рядовому пользователю может казаться, что в Интернете царит полный хаос. Однако в реальности все устроено намного интереснее. .Многочисленные статистические исследования показывают, что есть ряд законов, которым подчиняется «всемирная паутина». В частности, эти законы связаны с интерпретацией Интернета как графа, вершины которого - сайты, а ребра - гиперссылки. В книге описаны основные законы такого типа и рассказано, как современная математика помогает их моделировать. .Для понимания книги читателю понадобится знание основ комбинаторики, теории графов и теории вероятностей. Книга будет полезна студентам, аспирантам и преподавателям технических ВУЗов, а также всем, кто интересуется приложениями математики к моделированию «сложных сетей» - Интернета, социальных, биологических, транспортных и других сетей. .

Учебное пособие посвящено моделированию Интернета, который был диковинкой для большинства из нас еще каких-то 15 лет назад. Сейчас мы ежедневно пользуемся ресурсами Интернета - поиском, электронной почтой, блогами и др. Сеть динамично развивается, растет и усложняется, а потому рядовому пользователю может казаться, что в Интернете царит полный хаос. Однако в реальности все устроено намного интереснее. .Многочисленные статистические исследования показывают, что есть ряд законов, которым подчиняется «всемирная паутина». В частности, эти законы связаны с интерпретацией Интернета как графа, вершины которого - сайты, а ребра - гиперссылки. В книге описаны основные законы такого типа и рассказано, как современная математика помогает их моделировать. .Для понимания книги читателю понадобится знание основ комбинаторики, теории графов и теории вероятностей. Книга будет полезна студентам, аспирантам и преподавателям технических ВУЗов, а также всем, кто интересуется приложениями математики к моделированию «сложных сетей» - Интернета, социальных, биологических, транспортных и других сетей. .

Многие формы восприятия и действий можно математически смоделировать с помощью вероятностного (байесовского) вывода - метода, используемого для получения выводов на основе неопределенных данных. Согласно этим моделям, сталкиваясь с зашумленными и неоднозначными данными, человеческий мозг ведет себя как талантливый специалист по обработке данных или следователь на месте преступления. Данная богатая примерами и иллюстрациями книга представляет собой введение в методологию построения и использования вероятностных моделей принятия решений и действий. Представлены байесовские модели восприятия и действия, которые занимают центральное место в когнитивной науке и нейробиологии Обучающие материалы, доступные для начинающих, содержат поясняющие примеры, иллюстрации из повседневной жизни и постепенно развивают понимание сложных концепций Издание адресовано широкому кругу читателей, интересующихся нейробиологией, когнитивными науками, машинным обучением, психологией, лингвистикой и математикой.

Свитшот унисекс хлопковый — цвет: МЕЛАНЖ. Свитшот с изображением популярного мема "Роберт Дауни младший закатывает глаза"