Statistics with Julia / Nazarathy, Yoni  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Statistics with Julia : Fundamentals for Data Science, Machine Learning and Artificial Intelligence Tipo de documento: documento electrónico Autores: Nazarathy, Yoni, Autor ; Klok, Hayden, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XII, 527 p. 148 ilustraciones, 130 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-70901-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Software de ordenador  Estadísticas  Estructuras de datos (Informática)  Teoría de la información  Informática  Estadistica matematica  Software matemático  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros  Estructuras de datos y teoría de la información  Probabilidad y Estadística en Informática Índice Dewey: 510.285 Resumen: Esta monografía utiliza el lenguaje de Julia para guiar al lector a través de una exploración de los conceptos fundamentales de probabilidad y estadística, todo con miras a dominar el aprendizaje automático, la ciencia de datos y la inteligencia artificial. El texto no requiere ningún conocimiento estadístico previo y sólo supone un conocimiento básico de programación y notación matemática. Es accesible para profesionales e investigadores en ciencia de datos, aprendizaje automático, bioestadística, finanzas o ingeniería que deseen solidificar sus conocimientos sobre probabilidad y estadística. El libro avanza a lo largo de diez capítulos independientes que comienzan con una introducción de Julia y avanzan a través de probabilidad básica, distribuciones, inferencia estadística, análisis de regresión, métodos de aprendizaje automático y el uso de la simulación Monte Carlo para modelos estocásticos dinámicos. En última instancia, este texto presenta el lenguaje de programación Julia como una herramienta computacional dirigida exclusivamente a los usuarios finales en lugar de a los desarrolladores. Hace un uso intensivo de más de 200 ejemplos de código para ilustrar docenas de conceptos estadísticos clave. El código de Julia, escrito en un formato simple con parámetros que se pueden modificar fácilmente, también está disponible para descargar desde el repositorio en línea de GitHub asociado al libro. Vea lo que dicen los cocreadores del lenguaje Julia sobre el libro: Profesor Alan Edelman, MIT: Con "Statistics with Julia", Yoni y Hayden han escrito una introducción a la estadística moderna, bien organizada y fácil de leer. El código puede verse y entenderse en las páginas estáticas de un libro, o incluso mejor, cuando se ejecuta en vivo en una computadora. Todo lo que necesita está aquí en una referencia independiente muy bien escrita. Dr. Viral Shah, director ejecutivo de Julia Computing: Yoni y Hayden brindan una forma moderna de aprender estadística con el lenguaje de programación Julia. Este libro se ha perfeccionado mediante iteraciones durante varios semestres en el aula. Prepara al lector con dos habilidades complementarias: razonamiento estadístico con experiencia práctica y trabajo con grandes conjuntos de datos mediante capacitación en Julia. Nota de contenido: Introducing Julia -- Basic Probability -- Probability Distributions -- Processing and Summarizing Data -- Statistical Inference Concepts -- Confidence Intervals -- Hypothesis Testing -- Linear Regression and Extensions -- Machine Learning Basics -- Simulation of Dynamic Models -- Appendix A: How-to in Julia -- Appendix B: Additional Julia Features -- Appendix C: Additional Packages. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Statistics with Julia : Fundamentals for Data Science, Machine Learning and Artificial Intelligence [documento electrónico] / Nazarathy, Yoni, Autor ; Klok, Hayden, Autor  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XII, 527 p. 148 ilustraciones, 130 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-70901-3 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Software de ordenador  Estadísticas  Estructuras de datos (Informática)  Teoría de la información  Informática  Estadistica matematica  Software matemático  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros  Estructuras de datos y teoría de la información  Probabilidad y Estadística en Informática Índice Dewey: 510.285 Resumen: Esta monografía utiliza el lenguaje de Julia para guiar al lector a través de una exploración de los conceptos fundamentales de probabilidad y estadística, todo con miras a dominar el aprendizaje automático, la ciencia de datos y la inteligencia artificial. El texto no requiere ningún conocimiento estadístico previo y sólo supone un conocimiento básico de programación y notación matemática. Es accesible para profesionales e investigadores en ciencia de datos, aprendizaje automático, bioestadística, finanzas o ingeniería que deseen solidificar sus conocimientos sobre probabilidad y estadística. El libro avanza a lo largo de diez capítulos independientes que comienzan con una introducción de Julia y avanzan a través de probabilidad básica, distribuciones, inferencia estadística, análisis de regresión, métodos de aprendizaje automático y el uso de la simulación Monte Carlo para modelos estocásticos dinámicos. En última instancia, este texto presenta el lenguaje de programación Julia como una herramienta computacional dirigida exclusivamente a los usuarios finales en lugar de a los desarrolladores. Hace un uso intensivo de más de 200 ejemplos de código para ilustrar docenas de conceptos estadísticos clave. El código de Julia, escrito en un formato simple con parámetros que se pueden modificar fácilmente, también está disponible para descargar desde el repositorio en línea de GitHub asociado al libro. Vea lo que dicen los cocreadores del lenguaje Julia sobre el libro: Profesor Alan Edelman, MIT: Con "Statistics with Julia", Yoni y Hayden han escrito una introducción a la estadística moderna, bien organizada y fácil de leer. El código puede verse y entenderse en las páginas estáticas de un libro, o incluso mejor, cuando se ejecuta en vivo en una computadora. Todo lo que necesita está aquí en una referencia independiente muy bien escrita. Dr. Viral Shah, director ejecutivo de Julia Computing: Yoni y Hayden brindan una forma moderna de aprender estadística con el lenguaje de programación Julia. Este libro se ha perfeccionado mediante iteraciones durante varios semestres en el aula. Prepara al lector con dos habilidades complementarias: razonamiento estadístico con experiencia práctica y trabajo con grandes conjuntos de datos mediante capacitación en Julia. Nota de contenido: Introducing Julia -- Basic Probability -- Probability Distributions -- Processing and Summarizing Data -- Statistical Inference Concepts -- Confidence Intervals -- Hypothesis Testing -- Linear Regression and Extensions -- Machine Learning Basics -- Simulation of Dynamic Models -- Appendix A: How-to in Julia -- Appendix B: Additional Julia Features -- Appendix C: Additional Packages. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

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