Phân tích dữ liệu Bayesian với Python

Đã đến lúc khám phá kỹ hơn bên trong Bayesian. Bạn sẽ học cách áp dụng Định lý Bayes vào dữ liệu hiệu quả thuốc để ước lượng các tham số của phân phối xác suất bằng kỹ thuật xấp xỉ lưới, và cập nhật các ước lượng này khi có dữ liệu mới. Tiếp theo, bạn sẽ học cách đưa kiến thức tiên nghiệm vào mô hình, rồi luyện tập kỹ năng quan trọng là báo cáo kết quả cho đối tượng không chuyên kỹ thuật.

Vận dụng các kỹ năng phân tích dữ liệu Bayesian vừa học để giải quyết bài toán kinh doanh thực tế. Bạn sẽ làm việc với dữ liệu marketing bán hàng trực tuyến để thực hiện A/B testing, phân tích quyết định và dự báo bằng các mô hình hồi quy tuyến tính.

Trong chương cuối, bạn sẽ tận dụng gói PyMC3 mạnh mẽ để fit các mô hình hồi quy Bayesian một cách dễ dàng, kiểm tra tính hội tụ của mô hình, lựa chọn giữa các mô hình cạnh tranh, và tạo dự đoán cho dữ liệu mới. Kết thúc, bạn sẽ áp dụng những gì đã học để tìm mức giá bơ tối ưu trong một bài nghiên cứu tình huống phân tích dữ liệu Bayesian. Chúc bạn học tốt!