마무리

Python으로 배우는 Bayesian 데이터 분석

Michal Oleszak

Machine Learning Engineer

배운 내용

1장: 베이지안 방식

  • 베이지안 vs. 빈도주의
  • 확률 이론과 분포
  • 데이터로 믿음 업데이트

 

3장: 베이지안 추론

  • A/B 테스트
  • 의사결정 분석
  • 예측과 회귀

 

2장: 베이지안 추정

  • 그리드 근사
  • 사전분포
  • 베이지안 결과 보고

4장: 베이지안 선형회귀

  • 마르코프 연쇄 몬테카를로(MCMC)
  • pymc3로 모형 적합·해석
  • 베이지안 데이터 분석: 사례 연구
Python으로 배우는 Bayesian 데이터 분석

더 알아보기: 베이즈

  • 위계적 모형:

$y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2$

$\beta_2 = \beta_{20} + \beta_{21}x_3$

  • 추가 회귀(로지스틱, 포아송 등)

  • 베이지안 머신러닝

 

Python으로 배우는 Bayesian 데이터 분석

수고하셨습니다. 행운을 빕니다!

Python으로 배우는 Bayesian 데이터 분석

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