Bayesian Modeling and Computation in Python /

Contiene: 1) Inferencia bayesiana; 2) Análisis exploratorio de modelos bayesianos: 3) Modelos lineales y lenguajes de programación probabilística; 4) Ampliación de modelos lineales; 5) Spline; 6) Series temporales; 7) Arboles de regresión aditivos bayesianos; 8) Cálculo bayesiano aproximado; 9) Fluj...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Martin, Osvaldo A. (autor)
Otros autores: Kumar, Ravin (autor) (autor), Lao, Junpeng (autor) (autor), Murphy, Kevin P. (prólogo) (prólogo)
Formato: Libro
Idioma:Inglés
Publicado: Boca Ratón, EUA : CRC Press, 2022, c2022
Colección:(Texts in Statistical Science)
Temas:
Acceso en línea:Ver documento en línea
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Descripción
Resumen:Contiene: 1) Inferencia bayesiana; 2) Análisis exploratorio de modelos bayesianos: 3) Modelos lineales y lenguajes de programación probabilística; 4) Ampliación de modelos lineales; 5) Spline; 6) Series temporales; 7) Arboles de regresión aditivos bayesianos; 8) Cálculo bayesiano aproximado; 9) Flujos de trabajo bayesianos de extremo a extremo; 10) Lenguajes de programación probabilísticos; 11) Apéndice.
Descripción física:1 libro electrónico en línea (XXII, 398 p.)
1 recurso en línea
Público:Peticiones 2022
ISBN:978-1-000-52004-0
Acceso:Licencias ilimitadas