Administrator
- Регистрация
- 18 Дек 2018
- Сообщения
- 44,706
- Реакции
- 10,005
Другие темы автора:
[Genie-Creator.AI] Чат-боты. Улучшение диалога (2024)
[Blackboy] Возвращение легенды, игровой хайп 2024+читы+воркерство...
[Nobilis] Делаем деньги на бурж Ютубе, новые взрывные темы, для...
[Андрей Катаев] Старт YouTube канала в 2024 (2024)
[SAYJI] Подписка на контент "Boosty": Актуальные ниши YouTube на...
[Blackboy] Возвращение легенды, игровой хайп 2024+читы+воркерство...
[Nobilis] Делаем деньги на бурж Ютубе, новые взрывные темы, для...
[Андрей Катаев] Старт YouTube канала в 2024 (2024)
[SAYJI] Подписка на контент "Boosty": Актуальные ниши YouTube на...
- Тема Автор
- #1
Голосов: 0
Вероятностное программирование на практике - Пфеффер (2017)
Описание: Вероятностное программирование — это новый способ создания вероятностных моделей, позволяющих предсказывать или выводить новые факты, которых нет в результатах наблюдений. Это позволяет, к примеру, прогнозировать такие будущие события, как тенденции продаж, отказы вычислительных систем, исходы экспериментов и многое другое.
Книга представляет собой введение в вероятностное программирование для программистов-практиков. Автор почти сразу переходит к практическим примерам: построению фильтра спама, диагностике ошибок в вычислительной системе, восстановлению цифровых изображений. Вы познакомитесь с вероятностным выводом, где алгоритмы помогают прогнозировать, например, использование социальных сетей. Попутно узнаете о применении функционального стиля программирования для анализа текстов, объектно-ориентированных моделей — для прогнозирования распространения твитов, и моделей с открытой вселенной — для измерения явлений, имеющих место в социальной сети. В книге есть также главы о том, как вероятностные модели помогают в принятии решений и моделировании динамических систем.
Собираемые вами данные о клиентах, продуктах и пользователях сайта могут оказать помощь не только в интерпретации прошлого, но и в предсказании будущего!
Краткое содержание:
• введение в вероятностное моделирование;
• написание вероятностных программ на Figaro;
• построение байесовских сетей;
• прогнозирование жизненного цикла продукта;
• алгоритмы принятия решений.