Байесовские модели

Светлана Янишевская

Відбір

Чудова книга, читаю вже другий раз! Не відірватися!

Деметра Санкер

Кот Василий

Книга больше подходит для раздела Эротика. История не понравилась, как и персонажи. Роман на любителя.

LaraI63

Стандартная история для этого жанра, сплошные штампы. Главные герои, как обычно - брутальные мужчины с кавказскими именами и внешностью, героини - нежные фиалки с робкими попытками проявить характер. В

LaraI63

Буканьер

В наше время очень редко встречаются грамотные авторы, вдобавок пишущие хорошим литературным языком. Книга зацепила с первой страницы, жаль, что пока серия не дописана - люблю читать полные циклы.

LaraI63

Корсар

Неплохая трилогия. Написано интересно, грамотно, читается легко. Очень жду продолжения, судя по финалу - оно должно быть.

Светлана Янишевская

Измена. (Не) фригидная жена

Замечательная книга! Очень понравилась!

Светлана Янишевская

Ты слишком похож на него

Интересная история, нелегкая, но с ХЭ!

Другая компьютерная литература, Программы

Автор: Дауни Аллен Б.

Язык: русский

Год: 2018

Издатель: ДМК Пресс

ISBN: 978-5-97060-664-3

Переводчик: В. А. Яроцкий

Добавил: Admin 21 Июн 20

Проверил: Admin 21 Июн 20

Формат: FB2, ePub, TXT, RTF, PDF, HTML, MOBI, JAVA, LRF

Currently 0/5

Рейтинг: 0/5 (Всего голосов: 0)

Аннотация

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.
Байесовские статистические методы становятся все более обширными и важны-ми. Но в помощь начинающим доступно не слишком много источников. Изложенная в этой книге методика основана на материале проводимых автором студенческих занятий и точно поможет вам сделать хороший старт!
Издание будет полезно всем специалистам по анализу данных, кто должен ис.пользовать статистические данные в условиях их неполноты или решать другие нетри виальные задачи, связанные с вероятностными распределениями.