or
To ćwiczenie jest częścią kursu
Stawiasz pierwsze kroki w świecie bayesowskim. W tym rozdziale zapoznasz się z podstawowymi pojęciami dotyczącymi prawdopodobieństwa i rozkładów statystycznych, a także ze słynnym twierdzeniem Bayesa – fundamentem metod bayesowskich. Na koniec zbudujesz swój pierwszy model bayesowski, by wyciągać wnioski z losowych rzutów monetą.
Czas przyjrzeć się bliżej mechanizmom podejścia bayesowskiego. Dowiesz się, jak zastosować twierdzenie Bayesa do danych o skuteczności leków, jak estymować parametry rozkładów prawdopodobieństwa metodą siatki aproksymacji oraz jak aktualizować te estymaty w miarę napływania nowych danych. Następnie nauczysz się uwzględniać wiedzę a priori w modelu, a na koniec przećwiczysz ważną umiejętność prezentowania wyników odbiorcom bez technicznego przygotowania.
Zastosuj zdobyte umiejętności bayesowskiej analizy danych do rozwiązywania rzeczywistych wyzwań biznesowych. Pracując z danymi marketingowymi ze sprzedaży online, przeprowadzisz testy A/B, analizę decyzji i prognozowanie za pomocą modeli regresji liniowej.
Bieżące ćwiczenie
W tym ostatnim rozdziale wykorzystasz możliwości pakietu PyMC3, aby z łatwością dopasowywać bayesowskie modele regresji, sprawdzać poprawność zbieżności modelu, wybierać spośród konkurencyjnych modeli i generować prognozy dla nowych danych. Na zakończenie zastosujesz zdobytą wiedzę w praktycznym studium przypadku – znajdziesz optymalną cenę awokado przy użyciu bayesowskiej analizy danych. Powodzenia!