Ziel dieses Kurses ist es, PyMC3 für die Bayes'sche Modellierung und Inferenz einzuführen. Die Teilnehmer lernen zunächst die Grundlagen von PyMC3 kennen und erfahren, wie sie skalierbare Inferenzen für eine Vielzahl von Problemen durchführen können. Dies ist der letzte Kurs einer Spezialisierung von drei Kursen, in denen Python und Jupyter Notebooks verwendet werden, um die Bayes'sche Modellierung mit PyMC3 zu illustrieren und durchzuführen. Die Kurs-Website finden Sie unter https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/index.html. Die Kursnotizbücher können von dieser Website heruntergeladen werden, indem Sie den Anweisungen auf der Seite https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/getting_started.html folgen. Der Dozent für diesen Kurs ist Dr. Srijith Rajamohan.
Einführung in PyMC3 für Bayes'sche Modellierung und Inferenz
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Einführung in die Computergestützte Statistik für Datenwissenschaftler
Dozent: Dr. Srijith Rajamohan
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
1. Das PyMC3/ArViz Framework für Bayes'sche Modellierung und Inferenz
2. Erstellen Sie reale Modelle mit PyMC3 und bewerten Sie die Qualität Ihrer Modelle
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: PyMC3
- Kategorie: Scipy
- Kategorie: Monte-Carlo-Methode
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Bayessche Inferenz
Wichtige Details
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3 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Dieses Modul dient als Einführung in das PyMC3-Framework für probabilistische Programmierung. Es führt in einige der Konzepte im Zusammenhang mit der Modellierung und der PyMC3-Syntax ein. Die Visualisierungsbibliothek ArViz, die in PyMC3 integriert ist, wird ebenfalls vorgestellt. Die Kurs-Website ist https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/Production/PyMC3.html. Anweisungen zum Herunterladen und Ausführen der Notebooks finden Sie unter https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/Production/getting_started.html
Das ist alles enthalten
12 Videos3 Lektüren1 Aufgabe
Dieses Modul vermittelt die Grundlagen der Verwendung von PyMC3 zur Lösung von Regressions- und Klassifikationsproblemen mit PyMC3. Es wird auch gezeigt, wie Sie mit Ausreißern in Ihren Daten umgehen und hierarchische Modelle erstellen können. Abschließend wird eine Fallstudie vorgestellt, die Ihnen helfen soll, alles, was Sie in Modul 1 und 2 gelernt haben, anzuwenden. Die Kurs-Website ist https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/Production/PyMC3.html#linear-regression-again. Anweisungen zum Herunterladen und Ausführen der Notebooks finden Sie unter https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/Production/getting_started.html
Das ist alles enthalten
14 Videos1 Aufgabe
In diesem Modul werden verschiedene Maßstäbe und Metriken zur Bewertung der Qualität der mit PyMC3 abgeleiteten Lösungen vorgestellt. Anhand praktischer Beispiele wird gezeigt, wie verschiedene Methoden und Visualisierungen in PyMC3 verwendet werden können. Abschließend erhalten Sie einen kurzen Überblick darüber, wie Sie PyMC3-Algorithmen debuggen können. Die Kurs-Website ist https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/Production/PyMC3.html#mcmc-metrics. Anweisungen zum Herunterladen und Ausführen der Notebooks finden Sie unter https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/Production/getting_started.html
Das ist alles enthalten
11 Videos3 Lektüren1 Aufgabe
Dies ist ein unbenotetes Abschlussprojekt. Wir werden alles, was wir in diesem Kurs gelernt haben, nutzen, um die Krankheitsdynamik von COVID-19 mithilfe eines SIR-Modells zu modellieren. Das Ziel ist es, anhand von realen Daten die Parameter des SIR-Modells für COVID-19 abzuleiten.
Das ist alles enthalten
1 Plug-in
Dozent
von
Empfohlen, wenn Sie sich für Maschinelles Lernen interessieren
Johns Hopkins University
Imperial College London
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 21. Apr. 2023
Good introduction to the topic. Thanks!
Geprüft am 14. Sep. 2022
Great capstone providing useful practice and tools for applying the concepts.
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Häufig gestellte Fragen
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