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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
나중에 이것을 사용하여 예측하는 방법과 모델의 적합성을 검증하는 방법을 알아볼 것이다.
▲ 그림 2-4
우리의 모델을 시뮬레이션하여 얻은 가상 데이터셋 추가 예제
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