Evaluare:
Cartea este lăudată pentru explicațiile sale clare și accesibilitate, ceea ce o face o resursă introductivă excelentă pentru începători și pentru cei care doresc să își reîmprospăteze cunoștințele despre regula lui Bayes și probabilitate. Cititorii apreciază includerea de exemple de programare în Matlab și Python, deși unii au dorit mai multă varietate în exemplele furnizate. În general, este văzut ca un text bine scris și perspicace.
Avantaje:⬤ Excelentă introducere în regula lui Bayes
⬤ scriere clară și concisă
⬤ util pentru începători și pentru cei care doresc să își reîmprospăteze cunoștințele
⬤ include exemple de cod Matlab și Python
⬤ ajutoare grafice bune
⬤ perspicace pentru practicienii cu experiență.
Nu sunt suficiente exemple Matlab pentru unii cititori; nu acoperă MCMC, care este considerat important pentru aplicațiile din lumea reală.
(pe baza a 9 recenzii ale cititorilor)
Bayes' Rule with MatLab: A Tutorial Introduction to Bayesian Analysis
Descoperită de un matematician și predicator din secolul al XVIII-lea, regula lui Bayes este o piatră de temelie a teoriei moderne a probabilităților.
În această carte bogat ilustrată, o serie de exemple accesibile sunt utilizate pentru a arăta cum regula lui Bayes este de fapt o consecință naturală a raționamentului de bun simț. Regula lui Bayes este apoi derivată folosind reprezentări grafice intuitive ale probabilității, iar analiza bayesiană este aplicată la estimarea parametrilor folosind programele MatLab și Python furnizate online.
Stilul tutorial de scriere, combinat cu un glosar cuprinzător, face din această lucrare un manual ideal pentru începătorii care doresc să se familiarizeze cu principiile de bază ale analizei bayesiene. Rețineți că această versiune MatLab a Regulii lui Bayes include fragmente de cod MatLab de lucru alături de ecuațiile relevante.
© Book1 Group - toate drepturile rezervate.
Conținutul acestui site nu poate fi copiat sau utilizat, nici parțial, nici integral, fără permisiunea scrisă a proprietarului.
Ultima modificare: 2024.11.08 07:02 (GMT)