Modele liniowe z Pythonem

Opinie czytelników

Obecnie brak opinii czytelników. Ocena opiera się na 3 głosach.

Oryginalny tytuł:

Linear Models with Python

Zawartość książki:

Pochwała za Modele liniowe z R:

Ta książka jest niezbędnym narzędziem dla każdego zainteresowanego zrozumieniem i zastosowaniem modeli liniowych. Logiczne uporządkowanie rozdziałów jest dobrze przemyślane i przedstawia bogate doświadczenie Faraway'a w nauczaniu i stosowaniu modeli liniowych..... Przedstawia materiał w logiczny i zawiły sposób i sprawia, że modelowanie liniowe jest atrakcyjne dla badaczy z praktycznie wszystkich dziedzin nauki. Biometrical Journal.

Przez cały czas daje wiele wglądu... z komentarzami, które docenią nawet doświadczeni praktycy. Przeplatane kodem R i danymi wyjściowymi, które generuje, można znaleźć wiele małych perełek tego, co uważam za solidną poradę statystyczną, dobrze uosabianą z wybranymi przykładami... Przeczytałem ją z zachwytem i myślę, że to samo będzie dotyczyło każdego, kto jest zaangażowany w stosowanie lub nauczanie modeli liniowych. Journal of the Royal Statistical Society.

Podobnie jak jej powszechnie chwalona, najlepiej sprzedająca się wersja towarzysząca, Linear Models with R, ta książka zastępuje R Pythonem, aby zapewnić spójną ekspozycję praktyki modelowania liniowego. Modele liniowe z Pythonem oferuje aktualny wgląd w podstawowe tematy analizy danych, od estymacji, wnioskowania i przewidywania po brakujące dane, modele czynnikowe i projekty blokowe. Liczne przykłady ilustrują, jak stosować różne metody przy użyciu Pythona.

Cechy:

⬤ Python to potężny, otwarty język programowania, coraz częściej wykorzystywany w nauce o danych, uczeniu maszynowym i informatyce. Python i R są podobne, ale R został zaprojektowany do statystyki, podczas gdy Python jest wszechstronny.

⬤ Ta wersja zastępuje R językiem Python, aby uczynić go dostępnym dla większej liczby użytkowników spoza statystyki, w tym tych z uczenia maszynowego.

⬤ Czytelnik przychodzący do tej książki z doświadczeniem w ML pozna nowe perspektywy statystyczne dotyczące uczenia się z danych.

⬤ Tematy obejmują wybór modelu, kurczenie się, eksperymenty z blokami i brakującymi danymi.

⬤ Zawiera dodatek na temat Pythona dla początkujących.

Linear Models with Python wyjaśnia, jak korzystać z modeli liniowych w naukach fizycznych, inżynierii, naukach społecznych i zastosowaniach biznesowych. Idealnie nadaje się jako podręcznik do modeli liniowych lub kursów regresji liniowej.