Bayesian Methods for Hackers (FREE)
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機械学習関連の学習に使えそうな本や動画を調べ、整理してみました。（なるべくFREEのものを優先しました）

* 尚、ノートの文章は一部を除きAIに書いてもらったもので、正確性はありません。
* ノートにchatGPT等AIに作ってもらった表を貼るには、「マークダウンのコードに変換して」と頼めば書き出してくれるので、ノートを「markdown」編集モードにして、コピペすれば簡単です。
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Bayesian Methods for Hackers (FREE)   LV2     Amazon | Bayesian Methods for Hackers: Probabilistic Programming and Bayesian Inference (Addison-Wesley Data and Analytics) | Davidson-Pilon, Cameron | Testing   2024/2/9
Image From  Amazon | Bayesian Methods for Hackers: Probabilistic Programming and Bayesian Inference (Addison-Wesley Data and Analytics) | Davidson-Pilon, Cameron | Testing
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  引用元：Amazon | Bayesian Methods for Hackers: Probabilistic Programming and Bayesian Inference (Addison-Wesley Data and Analytics) | Davidson-Pilon, Cameron | Testing
  引用元：Amazon | Bayesian Methods for Hackers: Probabilistic Programming and Bayesian Inference (Addison-Wesley Data and Analytics) | Davidson-Pilon, Cameron | Testing
#### （ask AI）
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『Bayesian Methods for Hackers: Probabilistic Programming and Bayesian Inference』は、ベイズ統計学の基礎から、Pythonを使ったプログラミングによるベイズ推論の実践までを網羅した本です。著者のCameron Davidson-Pilon氏は、米国のスタートアップでベイズ統計モデリングを行っているエンジニアであり、その経験から本書を執筆しました。

本書は、Pythonを用いて具体的な数値計算を通じて、ベイズ推論の理論的な基礎を解説することを目的としています。章ごとに理論と実践を交えながら、事前分布、尤度、事後分布、MCMC法、階層モデル、モデル選択などのトピックを扱っています。

特に、本書の最大の特徴は、理論と実践を結びつけるために、Pythonのパッケージ「PyMC3」を用いて実践的なコード例を紹介していることです。読者は、理論的な背景を理解しながら、実際にコードを書いてベイズ推論の実践を体験することができます。

一方で、本書は数学的な記号や式を多用しており、ベイズ統計学の初学者にとっては難解な箇所もあるかもしれません。また、Pythonのプログラミング経験がない読者にとっては、Pythonの基礎を学ぶことが必要になる場合があるでしょう。

総合的に見ると、本書はベイズ統計学に興味がある人や、Pythonを使った数値計算やデータ解析を行いたい人にとって、非常に有用な一冊と言えます。

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Link：[pdf] Bayesian Methods for Hackers   LV3     unitnote 2024/2/9  
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