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BAP:使用Python进行贝叶斯分析(第二版)
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使用Python进行贝叶斯分析(第二版) 这是Packt发布的的代码库。 它包含从头到尾完成本书的所有必要代码。 您可以在文件夹first_edition找到第一版的代码。 反馈 如果您已阅读《使用Python进行贝叶斯分析》(第二版)。 如果您能回答这份简短的我将不胜感激 安装 本书中的代码是使用Python 3.6版编写的。 要安装Python和Python库,我建议使用科学计算发行版Anaconda。 你可以阅读更多关于巨蟒和HTTPS下载:/ / 。PythonCOM /下载/。 这将在您的系统上安装许多有用的Python软件包。 您将需要再安装两个软件包。 要安装PyMC3,请使
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BAP:使用Python进行贝叶斯分析(第二版) (222个子文件)
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howell.csv 12KB
tips.csv 8KB
babies.csv 6KB
redwood.csv 6KB
iris.csv 4KB
coal.csv 3KB
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islands_dist.csv 701B
anscombe.csv 554B
dummy.csv 422B
space_flu.csv 314B
chemical_shifts.csv 288B
.gitignore 20B
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02 Programming probabilistically.ipynb 2.57MB
Chapter2.ipynb 1.85MB
03_Modeling with Linear Regressions.ipynb 1.71MB
07_Gaussian process.ipynb 1.46MB
04_Generalizing_linear_models.ipynb 1.39MB
05_Classifying_outcomes_with_logistic_regression.ipynb 1.18MB
06_mixture_models.ipynb 1.11MB
Chp_03_Juggling_with_multiparametric_and_Hierarchical_models.ipynb 1007KB
07_Mixture_Models.ipynb 908KB
08_Inference_engines.ipynb 893KB
08_Gaussian_processes.ipynb 748KB
06_Model_comparison.ipynb 601KB
05_Model_comparison.ipynb 577KB
multinomial_ppcs.ipynb 568KB
interactions.ipynb 551KB
Chapter4.ipynb 510KB
01 Thinking Probabilistically.ipynb 367KB
02_Programming_probabilistically_a_PyMC3_primer.ipynb 301KB
simple_GP.ipynb 224KB
01_Thinking_Probabilistically_a_Bayesian_Inference_Primer.ipynb 204KB
guest_blog_post.ipynb 146KB
Chapter1.ipynb 104KB
Chp_04.ipynb 4KB
Chp_01.ipynb 2KB
Chp_02.ipynb 2KB
Chp_05.ipynb 2KB
Chp_03.ipynb 2KB
Chp_06.ipynb 1KB
Chp_08.ipynb 920B
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B11197_02_13.odg 397KB
regresion_lineal_robusta_jerarquica.odg 395KB
B11197_02_08.odg 389KB
krusche_style_diagrams_template.odg 388KB
B11197_02_19.odg 386KB
beta_binomial.odg 377KB
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胡説个球
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