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• 200 1_ |a Python贝叶斯建模与计算 |9 Python bei ye si jian mo yu ji suan |b 专著 |f (阿根廷)奥斯瓦尔多·A. 马丁(Osvaldo A. Martin)，(美)拉万·库马尔(Ravin Kumar)，(美)劳俊鹏著 |g 郭涛译

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2024

• 215 __ |a 20,324页 |c 图 |d 24cm

• 300 __ |a 数据科学与大数据技术

• 305 __ |a 由Taylor & Francis出版集团旗下CRC Press出版公司授权翻译

• 312 __ |a 封面英文题名：Bayesian modeling and computation in Python

• 330 __ |a 本书首先回顾了贝叶斯推断的概念。第2章介绍了贝叶斯模型探索性分析的现代方法。基于这两个基本原理，接下来的章节介绍了各种模型，包括线性回归、样条、时间序列和贝叶斯加性回归树。其后几章讨论的主题包括：逼近贝叶斯计算，通过端到端案例研究展示如何在不同环境中应用贝叶斯建模，以及概率编程语言内部构件。最后一章深入讲述数学理论或扩展对某些主题的讨论，作为本书其余部分的参考。

• 510 1_ |a Bayesian modeling and computation in Python |z eng

• 606 0_ |a 程序语言 |9 Cheng Xu Yu Yan |x 程序设计

• 610 0_ |a Python |9 Python

• 690 __ |a TP312PY |v 5

• 701 _0 |c (阿根廷) |a 马丁 |9 ma ding |c (Martin, Osvaldo A.) |4 著

• 701 _0 |c (美) |a 库马尔 |9 ku ma er |c (Kumar, Ravin) |4 著

• 701 _0 |c (美) |a 劳俊鹏 |9 lao jun peng |4 著

• 702 _0 |a 郭涛 |9 guo tao |4 译

• 801 _0 |a CN |b GDPTC |c 20251216

• 905 __ |a GDPTC |d TP312PY/200