[align=center]
Bayesian Machine Learning in Python: A/B Testing
.MP4 | Video: 1280x720, 30 fps(r) | Audio: AAC, 48000 Hz, 2ch | 853 MB
Duration: 5.5 hours | Genre: eLearning Video | Language: English
Data Science, Machine Learning, Data Analytics: Методы Маркетинга, Цифровых Медиа, Реклама в Интернете, и многое другое.
Использование адаптации алгоритмов для Повышения A/B Тестирование производительности
Применить Байеса-Методы Тестирования A/B[/center]
Data Science, Machine Learning, Data Analytics: Методы Маркетинга, Цифровых Медиа, Реклама в Интернете, и многое другое.
Что ты хочешь узнать?
Использование адаптации алгоритмов для Повышения A/B Тестирование производительности
, чтобы Понять Разницу между Байеса и Статистическая ключевые слова ("своб.индексиров
Применить, Байеса-Методы Тестирования A/B
Требования
Вероятность того, совместные, предельные и условное Распределения непрерывных и дискретных Случайных величин, PDF, PMF, CDF)
Python Кодирования с Numpy стек
Description
Этот Курс-это все о тестов (A/b)
A/B Тестирование и везде. Маркетинг, Торговля, Новости, Реклама в Интернете, и многое другое.
Тестирование A/B-это все о сравнении Вещей.
Если Научных Данных, и вы хотите сказать, что остальная часть Общества, "логотип-это лучшее, что логотип "B", ну, нельзя сказать, что без каких-либо доказательств, цифр и Статистических данных.
Традиционный для A/B Тестирования, были вокруг в течение долгого Времени, и полна Подходы и запутанных Определений.
В этом Курсе мы будем традиционный для A/B Тестирования, с целью оценки, по их Сложности, что, в конце концов, Байесовских обучение, как сделать Вещи.
Во-первых, мы увидим, если мы можем улучшить, традиционные A/B Тестирование с адаптации Методов. Все эти помогут вам изучить преимущества перед дилеммой.
Подробнее о Эпсилон-greedy Алгоритм, который Вы, наверное, слышали, в Контексте reinforcement learning.
Мы будем совершенствовать в Эпсилон-greedy Алгоритм же Алгоритм, используемый под названием UCB1.
Наконец, мы будем совершенствовать в этих двух при Помощи полный Подход Байеса.
Почему Байесовский интересно для нас в machine learning?
Это совершенно другой Вид Мышления, о Вероятности.
Это смена Парадигмы.
Это, вероятно, потребуется, чтобы вернуться на этот Курс, несколько Раз, прежде чем полностью выйти на.
Это также мощный, и многие machine-learning Экспертов, часто, выступают с Заявлениями о том, как подписаться на Байесовского Школа Мысли".
В целом, это, что дают нам большое Количество новых и мощных Инструментов, которые мы имеем в machine learning.
Вещи, которые вы будете изучать в рамках этого Курса, а не только для A/B Тестирования, но, скорее, мы с A/B тестирование как конкретный Пример Байеса Методы, которые можно применить.
Изучение этих основных Инструментов Байесовского Метода - Например, A/B Тестирование, а затем Вы быть в состоянии Байеса Технических прогресс в machine learning Моделей в Будущем.
Увидеть, Класс!!!
ЖЕСТКИЙ, УСЛОВИЙ и ЗНАНИЙ, которые ПРИНЯЛИ их:
Внимание
Вероятность (и непрерывные Распределения дискретные, совместные, предельные и условное, PDF, PMF, CDF, Правило Байеса)
Программированию на Python: if/else, Шлифовальные, списки, dicts, устанавливает
Numpy, главное альтернативные названия Matplotlib
СОВЕТЫ (всегда Курс):
, чем Видеть, 2x.
Рукописные Заметки. Это Может резко повысить Ее Способность удерживать Информацию.
Писать Уравнения. Если нет, то я гарантирую, что вы увидите, как какую-то Тарабарщину.
Много Вопросов для Обсуждения в классе. Чем больше, тем лучше!
Понимая, что большинство упражнений, занять несколько Дней или Недель.
Писать код, а не просто сидеть и смотреть в мой код.
В КАКОМ ПОРЯДКЕ ДОЛЖЕН ПОСЕТИТЬ ВАШИ КУРСЫ?
Взгляните на Беседу "в каком Порядке мне Ваши Курсы?" (доступно в Приложении одна из моих Курсов, в том числе бесплатный Трансфер от Numpy, конечно),
, этот Курс-это:
для Студентов и специалистов с техническими знаниями, которые хотят учиться, Байесовский machine learning-применять Методы для Их Данных, научной работы
download скачать
uploadgig
https://uploadgig.com/file/download скачать/637926ef290eC57e/Z8za3PZt_BayesianMachineLearninginPythonABTesting.part1.rar https://uploadgig.com/file/download скачать/cD1Db3349f561e4d/Z8za3PZt_BayesianMachineLearninginPythonABTesting.part2.rar
nitroflare
https://nitroflare.com/view/2DE8E5681655732/Z8za3PZt_BayesianMachineLearninginPythonABTesting.part1.rar https://nitroflare.com/view/F43E0C06D14F206/Z8za3PZt_BayesianMachineLearninginPythonABTesting.part2.rar
rapidgator
https://rapidgator.net/file/3a6866c344752fc95bd8da03731abc85/Z8za3PZt_BayesianMachineLearninginPythonABTesting.part1.rar https://rapidgator.net/file/5784d5c904691f78326e1d41e650e4b3/Z8za3PZt_BayesianMachineLearninginPythonABTesting.part2.rar
turbobit
https://turbobit.net/ix6of2r15nyl/Z8za3PZt_BayesianMachineLearninginPythonABTesting.part1.rar.html https://turbobit.net/sdyv2cbnv7d1/Z8za3PZt_BayesianMachineLearninginPythonABTesting.part2.rar.html
takefile
https://takefile.link/5kkv0yuwzv9m/Z8za3PZt_BayesianMachineLearninginPythonABTesting.part1.rar.html https://takefile.link/6mcz3q2vdhno/Z8za3PZt_BayesianMachineLearninginPythonABTesting.part2.rar.html
