Підсумкові зауваги

Баєсівський аналіз даних у Python

Michal Oleszak

Machine Learning Engineer

Що ви вже вмієте

Розділ 1: Байєсівський підхід

  • Байєсівський vs. частотний підхід
  • Теорія ймовірностей і розподіли
  • Оновлення переконань з новими даними

 

Розділ 3: Байєсівський висновок

  • A/B‑тестування
  • Аналіз рішень
  • Прогнозування та регресія

 

Розділ 2: Байєсівське оцінювання

  • Грід-апроксимація
  • Пріорні розподіли
  • Подання результатів Байєса

Розділ 4: Лінійна регресія Байєса

  • Марковські ланцюги Монте‑Карло (MCMC)
  • Підганяння та інтерпретація моделей у pymc3
  • Байєсівський аналіз даних: кейс‑стаді
Баєсівський аналіз даних у Python

Ще більше про Байєса

  • Ієрархічні моделі:

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

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

  • Більше регресій (логістична, Пуассона, ...)

  • Байєсівське машинне навчання

 

Баєсівський аналіз даних у Python

Вітаємо й успіхів!

Баєсівський аналіз даних у Python

Preparing Video For Download...