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프로그래머를 위한 베이지안 with 파이썬
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1장 베이지안 추론의 철학
1.1 서론
1.1.1 베이지안 심리 상태
1.1.2 실제 베이지안 추론
1.1.3 빈도주의자의 방법이 틀렸나?
1.1.4 빅데이터에 대한 논의
1.2 베이지안 프레임워크
1.2.1 예제: 피해갈 수 없는 동전 던지기
1.2.2 예제: 사서일까, 농부일까?
1.3 확률분포
1.3.1 이산적인 경우
1.3.2 연속적인 경우
1.3.3 그럼 λ란 무엇인가?
1.4 컴퓨터를 사용하여 베이지안 추론하기
1.4.1 예제: 문자 메시지 데이터에서 행동 추론하기
1.4.2 우리의 첫 번째 망치를 소개한다: PyMC
1.4.3 해석
1.4.4 사후확률분포에서 얻은 표본에는 어떤 좋은 점이 있는가?
1.5 결론
1.6 부록
1.6.1 두 λ가 정말 다른지 통계적으로 알 수 있나?
1.6.2 변환점 두 개로 확장하기
1.7 연습문제
1.7.1 해답
1.8 참고자료
2장 PyMC 더 알아보기
2.1 서론
2.1.1 부모와 자식 관계
2.1.2 PyMC 변수
2.1.3 모델에 관측 포함하기
2.1.4 마지막으로
2.2 모델링 방법
2.2.1 같은 스토리, 다른 결말
2.2.2 예제: 베이지안 A/B 테스트
2.2.3 간단한 예제
2.2.4 A와 B를 묶어 보기
2.2.5 예제: 거짓말에 대한 알고리즘
2.2.6 이항분포
2.2.7 예제: 학생들의 부정행위
2.2.8 PyMC 대안 모델
2.2.9 더 많은 PyMC 기법들
2.2.10 예제: 우주 왕복선 챌린저호 참사
2.2.11 정규분포
2.2.12 챌린저호 참사 당일에는 무슨 일이 일어났는가?
2.3 우리의 모델이 적절한가?
2.3.1 분리도표
2.4 결론
2.5 부록
2.6 연습문제
2.6.1 해답
2.7 참고자료
2장
PyMC 더 알아보기
2.1
서론
2.2
모델링 방법
2.3
우리의 모델이 적절한가?
2.4
결론
2.5
부록
2.6
연습문제
2.7
참고자료
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