Байесовские модели
www.samag.ru
     
Поиск   
              
 www.samag.ru    Web  0 товаров , сумма 0 руб.
E-mail
Пароль  
 Запомнить меня
Регистрация | Забыли пароль?
Журнал "Системный администратор"
Журнал «БИТ»
Наука и технологии
Подписка
Где купить
Авторам
Рекламодателям
Магазин
Архив номеров
Вакансии
Контакты
   

  Опросы

Какие курсы вы бы выбрали для себя?  

Очные
Онлайновые
Платные
Бесплатные
Я и так все знаю

 Читать далее...

1001 и 1 книга  
20.12.2019г.
Просмотров: 4889
Комментарии: 0
Dr.Web: всё под контролем

 Читать далее...

04.12.2019г.
Просмотров: 6144
Комментарии: 0
Особенности сертификаций по этичному хакингу

 Читать далее...

28.05.2019г.
Просмотров: 7381
Комментарии: 2
Анализ вредоносных программ

 Читать далее...

28.05.2019г.
Просмотров: 7727
Комментарии: 1
Микросервисы и контейнеры Docker

 Читать далее...

28.05.2019г.
Просмотров: 6774
Комментарии: 0
Django 2 в примерах

 Читать далее...

Друзья сайта  

Форум системных администраторов  

sysadmins.ru

  Байесовские модели

Статьи /  Байесовские модели

Автор: SA

Томас Байес – английский математик ХVIII века, он сформулировал и решил одну из основных задач теории вероятности, впоследствии названной в его честь, – теорему Байеса – корректировка убеждений, основанная на обновленных данных. Благодаря формуле Байеса можно более точно пересчитать вероятность, взяв в расчет как ранее известную априорную информацию, так и новые данные – апостериорную информацию. Особенность теоремы Байеса заключается втом, что для ее практического применения требуется большое количество расчетов, вычислений. Поэтому байесовские оценки стали активно использовать только в конце XX века.

Байесовские модели
  • Автор: Аллен Б. Дауни
  • Издательство: ДМК Пресс
  • Год издания: 2018
  • Количество страниц: 182
  • ISBN: 978-5-97060-664-3
  • Цена: 549 руб.

Издательства уделяют достаточно внимания теореме Томаса Байеса в книжных новинках. Это связанно и с тем, что этот метод часто применяют, например, в моделировании сложных экономических систем, а также в нейросетевой модели оценки рисков банкротства, основанных на байесовской методологии регуляризации.

В книге поэтапно изложена тема байесовской модели от вероятностных основ до передового рубежа исследований. Вместо математики используются язык программирования Python и дискретная аппроксимация вместо непрерывной математики – то, что в книгах по математике является интегралом, становится суммированием, а большинство операций с вероятностными распределениями – просто циклами.

Цель этой книги – представить взаимосвязанные идеи. Первая из них – это байесовское мышление: основой байесовского анализа является идея использовать для представления неопределенности доверий вероятностные распределения.

Читатель будет ознакомлен с вычислительными методами и итеративным моделированием.

В настоящее время на байесовских методах базируются в том числе и современные системы принятия решений, анализа данных, в моделировании современных тенденций для решения задач во многих сферах не только у бизнес-компаний, но и на государственном уровне.

Автор рецензии: Кирилл Хало, создатель группы Physics.Math.Code.Books, https://vk.com/physics_math

Комментарии отсутствуют

               Copyright © Системный администратор

Яндекс.Метрика
Tel.: (499) 277-12-41
Fax: (499) 277-12-45
E-mail: sa@samag.ru