Think Bayes: Bayesian Statistics in Python epub

Name: Think Bayes: Bayesian Statistics in Python
ISBN: 9781492089469

por Allen B. Downey

Publisher O'Reilly Media

O formato epub é um padrão aberto para e-books criado pelo International Digital Publishing Forum (IDPF).
O formato EPUB ganhou alguma popularidade como um formato independente de fornecedor para e-books como Think Bayes: Bayesian Statistics in Python - Allen B. Downey baseado em XML. O EPUB foi projetado para refluir o conteúdo que pode adaptar sua apresentação ao leitor Think Bayes: Bayesian Statistics in Python, embora o EPUB agora também suporte conteúdo de layout fixo.
- EPUB 2 fornece todos os recursos de formatação e layout de XHTML 1.1 e CSS2.
- O EPUB 3 tornou-se oficialmente um padrão no final de outubro de 2011. O recente EPUB 3 define perfis HTML5, SVG e CSS para uso em publicações ricas.

Uma publicação EPUB é migrada como um único arquivo Think Bayes: Bayesian Statistics in Python ("documento portátil") que contém:

Um documento de pacote (arquivo OPF) que define todos os documentos que compõem uma publicação e seus recursos necessários, define a ordem de leitura e vincula metadados de nível de publicação e informações de navegação.
Um elemento de metadados que inclui e/ou se refere a metadados aplicáveis a toda a publicação e recursos específicos dentro dela.
Elemento manifesto: Identifica (via IRI) e descreve (via tipo de mídia MIME) o conjunto de recursos que compõem uma publicação EPUB.
Elemento de lombada: especifica a ordem de leitura padrão da publicação. (Uma lista ordenada de recursos de publicação (documentos de conteúdo EPUB).
O elemento Bindings define um conjunto de manipuladores personalizados para tipos de mídia não suportados pelo EPUB3. Se o leitor de livros Think Bayes: Bayesian Statistics in Python não for compatível com um tipo de mídia específico, ele poderá usar um script de fallback se for compatível.

todos os documentos com conteúdo
todos os outros recursos necessários para processar a Publicação.

O contêiner OCF é empacotado em um único arquivo ZIP físico contendo:

Tipo de arquivo Mime: application/epub+zip.
A pasta META-INF (arquivo contêiner apontando para a localização do arquivo.opf), assinaturas, criptografia, permissões são arquivos xml.
A pasta OEBPS armazena o conteúdo do livro. (Arquivos opf, ncx, html, svg, png, css, etc.)

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Descrição do livro

If you know how to program, you're ready to tackle Bayesian statistics. With this book, you'll learn how to solve statistical problems with Python code instead of mathematical formulas, using discrete probability distributions rather than continuous mathematics. Once you get the math out of the way, the Bayesian fundamentals will become clearer and you'll begin to apply these techniques to real-world problems.

Bayesian statistical methods are becoming more common and more important, but there aren't many resources available to help beginners. Based on undergraduate classes taught by author Allen B. Downey, this book's computational approach helps you get a solid start.

Use your programming skills to learn and understand Bayesian statistics
Work with problems involving estimation, prediction, decision analysis, evidence, and Bayesian hypothesis testing
Get started with simple examples, using coins, dice, and a bowl of cookies
Learn computational methods for solving real-world problems

Número de páginas :335

Isbn 10 :149208946X

Isbn 13 :9781492089469

Encadernação :Capa Comum

Edição Think Bayes: Bayesian Statistics in Python:2nd ed.

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