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프로그래머를 위한 베이지안 with 파이썬 eBook
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eBook

프로그래머를 위한 베이지안 with 파이썬

[ EPUB ]
캐머런 데이비슨 필론 저/곽승주 | 길벗 | 2018년 01월 09일 | 원서 : Bayesian Methods for Hackers: Probabilistic Programming and Bayesian Inference 첫번째 리뷰어가 되어주세요 | 판매지수 366 판매지수란? 공유 페이스북 공유하기 트위터 공유하기 상품퍼가기 열기/닫기
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상품정보

출간일 2018년 01월 09일
이용안내 배송 없이 구매 후 바로 읽기
이용기간 제한없음
TTS 가능 TTS 안내
저작권 보호를 위해 인쇄 기능 제공 안함
지원기기 크레마 / PC / 아이폰 / 아이패드 / 안드로이드폰 / 안드로이드패드 / 전자책단말기 eBook 이용안내 바로가기
파일/용량 EPUB(DRM) | 41.77MB 파일/용량 안내

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소개

이지안 방법과 확률 프로그래밍, 이 모든 것을 파이썬으로!

수학 없이 파이썬 코드로 이해한다.
수식을 설명하지 않는다. 컴퓨터를 이용한 이해가 최우선이다. 베이지안에서 사용하는 MCMC 모델, 손실함수, A/B 테스팅 등을 파이썬 코드로 구현해보면서 내용을 이해하고 활용 방법을 익힌다. 결과적으로 베이지안 추론이 무엇이고, 다른 통계적 추론과 어떤 차이가 있는지 이해한다.

계산 문제 대신 실생활 문제를 풀어본다.
실생활 문제를 사용하여 베이지안 수학과 확률 프로그래밍을 연결시킨다. 문자 메시지 데이터에서 사용자 행동 추론하기, 학생들의 부정행위 빈도 추론하기, 캐글의 미국 인구조사 회신율 챌린지 도전하기 같은 예제를 베이지안 방법으로 풀어본다.

PyMC + 주피터노트북으로 데이터를 시각화해서 파악한다.
PyMC라는 파이썬 라이브러리로 베이지안 통계 모델링과 확률적 기계학습을 구현한다. 파이썬 코드를 쉽게 입력, 수정, 삭제하고, 실행 결과와 그래프를 바로 볼 수 있도록 주피터노트북을 사용한다.

저자 소개

작가파일보기 관심작가알림 신청 저 : 캐머런 데이비슨 필론

Cameron Davidson-Pilon 캐머런은 캐나다 온타리오 주 궬프에서 성장하였으며 워털루대학교와 모스크바독립대학에서 수학하였다. 유전자와 질병의 진화역학부터 금융상품 가격에 대한 확률적 모델링까지 여러 응용수학 분야를 거쳐 왔다. 현재는 온타리오 주 오타와에 살면서 온라인 상거래 선두 업체인 쇼피파이(Shopify)에서 일하고 있다.

작가파일보기 관심작가알림 신청 역 : 곽승주

한양대학교 경제학 석사를 받았으며 은행과 자산운용사의 리스크, 컴플라이언스, 헤지펀드 부서에서 리스크 및 펀드성과 리포팅, 주식 및 선물운용 및 계량분석, ELS 평가 및 백테스팅, 백오피스 업무자동화 등을 위한 업무와 소프트웨어를 개발하였다. 현재는 두 명의 동료와 함께 딥러닝 기술을 이용한 증권분석 및 추천시스템, 금융회사의 ERP 및 업무자동화 서비스 개발에 참여하고 있다. 그의 개인적인 활동은 블로그(deeplearners.wordpress.com, timebird.egloos.com)에서 볼 수 있다.

목차

1장 베이지안 추론의 철학
__1.1 서론
____1.1.1 베이지안 심리 상태
____1.1.2 실제 베이지안 추론
____1.1.3 빈도주의자의 방법이 틀렸나?
____1.1.4 빅데이터에 대한 논의
__1.2 베이지안 프레임워크
____1.2.1 예제: 피해갈 수 없는 동전 던지기
____1.2.2 예제: 사서일까, 농부일까?
__1.3 확률분포
____1.3.1 이산적인 경우
____1.3.2 연속적인 경우
____1.3.3 그럼 λ란 무엇인가?
__1.4 컴퓨터를 사용하여 베이지안 추론하기
____1.4.1 예제: 문자 메시지 데이터에서 행동 추론하기
____1.4.2 우리의 첫 번째 망치를 소개한다: PyMC
____1.4.3 해석
____1.4.4 사후확률분포에서 얻은 표본에는 어떤 좋은 점이 있는가?
__1.5 결론
__1.6 부록
____1.6.1 두 λ가 정말 다른지 통계적으로 알 수 있나?
____1.6.2 변환점 두 개로 확장하기
__1.7 연습문제
____1.7.1 해답
__1.8 참고자료

2장 PyMC 더 알아보기
__2.1 서론
____2.1.1 부모와 자식 관계
____2.1.2 PyMC 변수
____2.1.3 모델에 관측 포함하기
____2.1.4 마지막으로
__2.2 모델링 방법
____2.2.1 같은 스토리, 다른 결말
____2.2.2 예제
... 펼처보기

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