Learning Bayesian Models with R: Become an expert in Bayesian Machine Learning methods using R and apply them to solve real-world big data problems (English Edition)
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Beschreibung
"Learning Bayesian Models with R" von Dr. Hari M. Koduvely ist ein umfassendes Handbuch, das sich auf die Anwendung von Bayes'schen Methoden im Bereich des maschinellen Lernens konzentriert und dabei die Programmiersprache R verwendet. Das Buch richtet sich an Leser, die ihre Kenntnisse in der statistischen Modellierung vertiefen und lernen möchten, wie man Bayes'sche Modelle zur Analyse und Lösung realer Big-Data-Probleme einsetzt. Der Autor beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen der Bayes'schen Statistik und erläutert deren Vorteile gegenüber traditionellen Frequentistischen Ansätzen. Schritt für Schritt führt er den Leser durch verschiedene Bayes'sche Techniken, einschließlich Prior- und Posterior-Verteilungen, Monte-Carlo-Simulationen sowie Markov-Chain-Monte-Carlo (MCMC)-Methoden. Das Buch bietet zahlreiche praktische Beispiele und Fallstudien aus verschiedenen Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Sozialwissenschaften. Diese helfen dem Leser, das Gelernte direkt anzuwenden und komplexe Datenprobleme zu lösen. Durch den Einsatz von R als Hauptwerkzeug erhalten die Leser zudem wertvolle Einblicke in die Programmierung und Implementierung dieser Modelle. Insgesamt ist "Learning Bayesian Models with R" eine wertvolle Ressource für Datenwissenschaftler, Analysten und Forscher, die ihre Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens erweitern möchten, indem sie fortschrittliche statistische Methoden einsetzen.
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