phanviet.son
New member
[Ưu Đãi Chớp Nhoáng - Mua Ngay để Nhận Ngay Quà Tặng!]: (https://shorten.asia/ta6vdCrZ)
** #Thống kê #datascience #Machinelearning **
** Suy nghĩ lại thống kê: Một khóa học Bayes với các ví dụ trong R và Stan ** là một giới thiệu toàn diện về số liệu thống kê Bayes.Được viết bởi nhà thống kê nổi tiếng Richard McElreath, cuốn sách này cung cấp một cái nhìn tổng quan rõ ràng và dễ tiếp cận về các phương pháp Bayes, với rất nhiều ví dụ trong thế giới thực.McElreath bao gồm tất cả mọi thứ, từ những điều cơ bản về xác suất và định lý của Bayes đến các chủ đề nâng cao hơn như mô hình hóa phân cấp và tối ưu hóa Bayes.Ông cũng cung cấp mã rộng rãi trong R và Stan, giúp người đọc dễ dàng đưa các phương pháp Bayes vào thực tế.
** Tại sao bạn nên đọc cuốn sách này? **
* Nếu bạn chưa quen với số liệu thống kê của Bayes, cuốn sách này là một nơi tuyệt vời để bắt đầu.McElreath cung cấp một cái nhìn tổng quan rõ ràng và ngắn gọn về các khái niệm chính và ông sử dụng nhiều ví dụ trong thế giới thực để minh họa cách các phương pháp Bayes có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề thực sự.
* Ngay cả khi bạn đã quen thuộc với số liệu thống kê Bayes, cuốn sách này vẫn đáng để đọc.McElreath bao gồm một loạt các chủ đề, bao gồm mô hình phân cấp và tối ưu hóa Bayes, mà bạn có thể không quen thuộc.Ông cũng cung cấp rất nhiều mẹo và thủ thuật hữu ích có thể giúp bạn cải thiện các kỹ năng Bayes của bạn.
* Mã trong cuốn sách này là một tài nguyên có giá trị.McElreath cung cấp mã trong cả R và Stan, giúp người đọc dễ dàng đưa các phương pháp Bayes vào thực tế.Mã này được thông hóa tốt và dễ tuân theo, làm cho nó trở thành một cách tuyệt vời để học cách sử dụng các phương pháp Bayes trong công việc của riêng bạn.
** Key Takeaways **
* Thống kê Bayes là một công cụ mạnh mẽ để phân tích dữ liệu.Nó cung cấp một khung nghiêm ngặt để đưa ra các suy luận về thế giới từ dữ liệu.
* Phương pháp Bayes linh hoạt và mạnh mẽ hơn các phương pháp thường xuyên.Chúng có thể xử lý sự không chắc chắn hiệu quả hơn và chúng có thể được sử dụng để mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp giữa các biến.
* Phương pháp Bayes đang ngày càng trở nên phổ biến trong khoa học dữ liệu và học máy.Chúng đang được sử dụng để giải quyết một loạt các vấn đề, từ xử lý ngôn ngữ tự nhiên đến hình ảnh y tế.
** Hashtags: ** #statistic #DatAcience #Machinelearning
=======================================
[Ưu Đãi Chớp Nhoáng - Mua Ngay để Nhận Ngay Quà Tặng!]: (https://shorten.asia/ta6vdCrZ)
=======================================
**#Statistics #datascience #Machinelearning**
**Statistical Rethinking: A Bayesian Course with Examples in R and Stan** is a comprehensive introduction to Bayesian statistics. Written by renowned statistician Richard McElreath, this book provides a clear and accessible overview of Bayesian methods, with plenty of real-world examples. McElreath covers everything from the basics of probability and Bayes' theorem to more advanced topics such as hierarchical modeling and Bayesian optimization. He also provides extensive code in R and Stan, making it easy for readers to put Bayesian methods into practice.
**Why should you read this book?**
* If you're new to Bayesian statistics, this book is a great place to start. McElreath provides a clear and concise overview of the key concepts, and he uses plenty of real-world examples to illustrate how Bayesian methods can be used to solve real problems.
* Even if you're already familiar with Bayesian statistics, this book is still worth reading. McElreath covers a wide range of topics, including hierarchical modeling and Bayesian optimization, that you may not be familiar with. He also provides a lot of helpful tips and tricks that can help you improve your Bayesian skills.
* The code in this book is a valuable resource. McElreath provides code in both R and Stan, making it easy for readers to put Bayesian methods into practice. The code is well-commented and easy to follow, making it a great way to learn how to use Bayesian methods in your own work.
**Key takeaways**
* Bayesian statistics is a powerful tool for data analysis. It provides a rigorous framework for making inferences about the world from data.
* Bayesian methods are more flexible and robust than frequentist methods. They can handle uncertainty more effectively and they can be used to model complex relationships between variables.
* Bayesian methods are becoming increasingly popular in data science and machine learning. They are being used to solve a wide range of problems, from natural language processing to medical imaging.
**Hashtags:** #statistics #datascience #Machinelearning
=======================================
[Đừng Bỏ Lỡ - Mua Ngay để Nhận Nhiều Ưu Đãi Hấp Dẫn!]: (https://shorten.asia/ta6vdCrZ)
