文件名称：Bayesian-Analysis-with-Python:Packt使用Python进行贝叶斯分析
文件大小：5.56MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-17 05:30:25
JupyterNotebook
用Python进行贝叶斯分析 这是Packt发布的的代码库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 请点击此获取经过测试可与最新版本的PyMC3一起运行的代码的更新版本。 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 每个文件夹均以数字开头，后跟章节名称。 本书是针对Python版本> = 3.5编写的，建议您使用当前可用的最新版本的Python 3，尽管大多数代码示例也可能适用于旧版本的Python，包括较小的Python 2.7调整。 也许安装Python和Python库的最简单方法是使用科学计算发行版Anaconda。 您可以阅读有关Anaconda的更多信息，并下载。 将Anaconda放入我们的系统后，我们可以使用以下命令安装新的Python软件包： conda install NamePackage 我们将使用以下python软件包： IPython的5.0
【文件预览】：
Bayesian-Analysis-with-Python-master
----Chapter 2()
--------02_Programming_probabilistically_a_PyMC3_primer (1).ipynb(464KB)
----Chapter 6()
--------06_Model_comparison.ipynb(584KB)
----Chapter 4()
--------04_Understanding_and_predicting_data_with_linear_regression_models (2).ipynb(2.6MB)
----Chapter 5()
--------05_Classifying_outcomes_with_logistic_regression (2).ipynb(1.08MB)
----Chapter 1()
--------01_Thinking_Probabilistically_a_Bayesian_Inference_Primer (3).ipynb(289KB)
--------mauna_loa_CO2 (1).csv(23KB)
--------hpd (1).py(2KB)
--------plot_post (1).py(4KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(2KB)
----Chapter 8()
--------08_Gaussian_processes.ipynb(811KB)
----Chapter 3()
--------03_Juggling with multiparametric and Hierarchical models.ipynb(1.05MB)
----Chapter 7()
--------07_Mixture_Models (1).ipynb(746KB)