Twierdzenie Bayesa: Kompletny przewodnik dla początkujących po twierdzeniu Bayesa

Opinie czytelników

Książka na temat Twierdzenia Bayesa otrzymała mieszane recenzje, z których niektórzy chwalą jej wyjaśnienia dla początkujących, podczas gdy inni krytykują ją za brak istotnych równań i słabą jakość pisania.

⬤ Stanowi dobre wprowadzenie do Twierdzenia Bayesa dla początkujących
⬤ autor jasno wyjaśnia pojęcia
⬤ zawiera przydatne treści związane z zastosowaniem Twierdzenia Bayesa.

⬤ W wersji Kindle brakuje kluczowych równań
⬤ zawiera błędy gramatyczne i słabo skonstruowane zdania
⬤ jest uważana za powtarzalną i trudną dla początkujących
⬤ wielu uważa, że twierdzenia marketingowe są mylące.

(na podstawie 8 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Bayes Theorem: The Ultimate Beginner's Guide to Bayes Theorem

Zawartość książki:

Idealna książka dla początkujących, którzy chcą wizualnie poznać twierdzenie Bayesa na prawdziwych przykładach

Co by było, gdybyś mógł szybko i łatwo nauczyć się bayesowskiej analizy danych bez skomplikowanych podręczników i zajęć ze statystyki?

Wyobraź sobie, że jesteś w stanie zastosować nowo poznaną teorię w rzeczywistych sytuacjach

Wielokrotny autor bestsellerów z dziedziny informatyki i matematyki, Arthur Taff, przedstawia idealny przewodnik dla każdego początkującego. Bayesowska analiza danych może być trudna do nauczenia, zwłaszcza poprzez podręczniki i lekcje statystyki w szkole. Ta książka ma na celu rozwiązanie tego problemu poprzez przedstawienie teorii w łatwy do zrozumienia i wizualnie intuicyjny sposób. Książka ta zawiera szereg wizualnych przykładów, które pozwalają zbudować podstawowe zrozumienie bayesowskiej analizy danych, a następnie uczy na głębszym poziomie bez zawiłości, które można zobaczyć w innych podobnych książkach. Dodatkowo, każdy przykład w tej książce został rozwiązany przy użyciu programu Excel.

W tej książce znajdziesz:

⬤ Podstawowe wprowadzenie do twierdzenia Bayesa (z przykładami) - Początkowe wprowadzenie pokazuje, jak działa bayesowska analiza danych, gdy masz jeden nowy fragment danych do aktualizacji początkowych prawdopodobieństw.

⬤ Dodawanie nowych danych i aktualizacja prawdopodobieństw - Powyższy przykład analizuje, co się dzieje, gdy mamy wiele danych zamiast jednego.

⬤ Terminologia Twierdzenia Bayesa - Formalne nazwy różnych części równania Twierdzenia Bayesa i sposób, w jaki wszystko się łączy, aby ułatwić ogólne zrozumienie.

⬤ Jak radzić sobie z błędami danych - W rzeczywistej sytuacji jest mało prawdopodobne, że dane będą wolne od błędów. Ta sekcja pokazuje, jak radzić sobie z tymi błędami i nadal uzyskiwać dokładne szacunki prawdopodobieństwa.

⬤ Osobisty adres e-mail Arthura do nieograniczonej obsługi klienta w przypadku jakichkolwiek pytań.

⬤ I wiele, wiele więcej...

Jeśli jesteś osobą, która uczy się na przykładach, zwłaszcza wizualnych, to ta książka jest idealna dla Ciebie Jest to bardzo ważny temat w wielu branżach - więc zanurz się, aby uzyskać głębokie zrozumienie.

Na co więc czekasz? Zdobądź swój egzemplarz już dziś, klikając przycisk KUP TERAZ u góry tej strony.