Vasquez
12 marzo 2019, 09:37
https://i.postimg.cc/tTHDtKYJ/92c5a2b9-d2c9-4ca2-b55c-c45b61efe9f7.png
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: Técnicas De Marketing, Medios Digitales, Publicidad en Línea, y Más.
El Uso de la adaptación de los algoritmos para la Mejora de la Pruebas A/B de la performance
Aplicar de Bayes-Métodos De Pruebas A/B
Data Science, Machine Learning, Data Analytics: Técnicas De Marketing, Medios Digitales, Publicidad en Línea, y Más.
¿Qué vas a aprender?
el Uso de la adaptación de los algoritmos para la Mejora de la Pruebas A/B de la performance de
a Entender la Diferencia entre Bayes y Estadística frecuentista
Aplicar, Bayes-Métodos De Pruebas A/B
Requisitos
Probabilidad conjunta, marginal y condicional Distribuciones continuas y discretas variables Aleatorias, PDF, PMF, CDF)
Python la Codificación con Numpy pila
Description
Este Curso es todo acerca de las pruebas A/B.
Las Pruebas A/B en todas partes. Marketing, Comercio, noticias, Publicidad en línea, y más.
Las Pruebas A/B es todo acerca de la comparación de las Cosas.
Si los Datos Científicos, y quiere decir que el resto de la Sociedad, "Un logotipo es mejor que el logotipo de "B", bueno, no se puede decir que sin demostrarlo, con cifras y Estadísticas.
Tradicional de las Pruebas A/B han sido de alrededor durante mucho Tiempo, y está lleno de Aproximaciones y confusas Definiciones.
En este Curso vamos tradicional de las Pruebas A/B, con el fin de apreciar, por su Complejidad, lo que, finalmente, el Bayesianas aprendizaje de la Manera de hacer las Cosas.
En primer lugar, veremos si podemos mejorar, las tradicionales Pruebas A/B con la adaptación de los Métodos. Todos estos ayudarle a explorar los beneficios dilema.
Más información sobre la epsilon-greedy Algoritmo que Usted probablemente ha oído hablar, en el Contexto de reinforcement learning.
Vamos a mejorar en el epsilon-greedy Algoritmo un Algoritmo similar al utilizado llamado UCB1.
Por último, vamos a mejorar en estos dos con la Ayuda de un completo Enfoque Bayesiano.
¿Por qué es Bayesiano interesante para nosotros en machine learning?
Es un Tipo completamente diferente de Pensar acerca de la Probabilidad.
Es un cambio de Paradigma.
Es probable que necesite para volver a este Curso, varias Veces, antes de que sea totalmente bajar en.
También es de gran alcance, y muchos machine-learning de Expertos, a menudo, hacen Declaraciones acerca de cómo suscribirse a la Bayesiano Escuela de Pensamiento".
En Suma, se trata de que nos dan una gran Cantidad de nuevas y potentes Herramientas que tenemos en machine learning.
Las Cosas que vas a aprender en este Curso, no sólo para las Pruebas A/B, pero más bien estamos con pruebas A/B como un Ejemplo concreto de Bayes De Técnicas que se pueden aplicar.
El aprendizaje de estas Herramientas básicas Bayesiano Método - el Ejemplo de las Pruebas A/B y, a continuación, Usted ser capaz De Bayes Técnicas avanzado en machine learning Modelos en el Futuro.
Ver Clase!!!
DURO, las CONDICIONES y los CONOCIMIENTOS que las HAYAN ACEPTADO:
Cuenta
de Probabilidad (continuas y Distribuciones discretas, conjunta, marginal y condicional, PDF, PMF, CDF, Regla De Bayes)
De la Programación en Python: if/else, Molienda, listas, dicts, establece
Numpy, Scipy, Matplotlib
CONSEJOS (para siempre el Curso):
que Ver a 2x.
Tomar Notas escritas a mano. Esto se Puede aumentar drásticamente Su Capacidad para retener la Información.
Escribir las Ecuaciones. Si no, te garantizo que va a ver como un Galimatías.
Muchas Preguntas para la Discusión en clase. Cuanto más, mejor!
Darse cuenta de que la mayoría de los ejercicios, tomar Días o Semanas.
Escribir el código, no solo hay que sentarse y mirar en mi código.
EN QUÉ ORDEN DEBO ASISTIR A SUS CURSOS EN?:
Echa un vistazo a la Charla "¿en qué Orden debo a Sus Cursos?" (disponible en el Anexo uno de mis Cursos, incluyendo el servicio gratuito de Numpy, por supuesto),
, este Curso es de:
a los Estudiantes y profesionales con conocimientos técnicos que quieren aprender Bayesiano de machine learning-aplicar Técnicas para que Sus Datos de la Ciencia de trabajo
DOWNLOAD
nitroflare
***Contenido oculto. Abra la versión completa del tema para visualizar los enlaces.***
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: Técnicas De Marketing, Medios Digitales, Publicidad en Línea, y Más.
El Uso de la adaptación de los algoritmos para la Mejora de la Pruebas A/B de la performance
Aplicar de Bayes-Métodos De Pruebas A/B
Data Science, Machine Learning, Data Analytics: Técnicas De Marketing, Medios Digitales, Publicidad en Línea, y Más.
¿Qué vas a aprender?
el Uso de la adaptación de los algoritmos para la Mejora de la Pruebas A/B de la performance de
a Entender la Diferencia entre Bayes y Estadística frecuentista
Aplicar, Bayes-Métodos De Pruebas A/B
Requisitos
Probabilidad conjunta, marginal y condicional Distribuciones continuas y discretas variables Aleatorias, PDF, PMF, CDF)
Python la Codificación con Numpy pila
Description
Este Curso es todo acerca de las pruebas A/B.
Las Pruebas A/B en todas partes. Marketing, Comercio, noticias, Publicidad en línea, y más.
Las Pruebas A/B es todo acerca de la comparación de las Cosas.
Si los Datos Científicos, y quiere decir que el resto de la Sociedad, "Un logotipo es mejor que el logotipo de "B", bueno, no se puede decir que sin demostrarlo, con cifras y Estadísticas.
Tradicional de las Pruebas A/B han sido de alrededor durante mucho Tiempo, y está lleno de Aproximaciones y confusas Definiciones.
En este Curso vamos tradicional de las Pruebas A/B, con el fin de apreciar, por su Complejidad, lo que, finalmente, el Bayesianas aprendizaje de la Manera de hacer las Cosas.
En primer lugar, veremos si podemos mejorar, las tradicionales Pruebas A/B con la adaptación de los Métodos. Todos estos ayudarle a explorar los beneficios dilema.
Más información sobre la epsilon-greedy Algoritmo que Usted probablemente ha oído hablar, en el Contexto de reinforcement learning.
Vamos a mejorar en el epsilon-greedy Algoritmo un Algoritmo similar al utilizado llamado UCB1.
Por último, vamos a mejorar en estos dos con la Ayuda de un completo Enfoque Bayesiano.
¿Por qué es Bayesiano interesante para nosotros en machine learning?
Es un Tipo completamente diferente de Pensar acerca de la Probabilidad.
Es un cambio de Paradigma.
Es probable que necesite para volver a este Curso, varias Veces, antes de que sea totalmente bajar en.
También es de gran alcance, y muchos machine-learning de Expertos, a menudo, hacen Declaraciones acerca de cómo suscribirse a la Bayesiano Escuela de Pensamiento".
En Suma, se trata de que nos dan una gran Cantidad de nuevas y potentes Herramientas que tenemos en machine learning.
Las Cosas que vas a aprender en este Curso, no sólo para las Pruebas A/B, pero más bien estamos con pruebas A/B como un Ejemplo concreto de Bayes De Técnicas que se pueden aplicar.
El aprendizaje de estas Herramientas básicas Bayesiano Método - el Ejemplo de las Pruebas A/B y, a continuación, Usted ser capaz De Bayes Técnicas avanzado en machine learning Modelos en el Futuro.
Ver Clase!!!
DURO, las CONDICIONES y los CONOCIMIENTOS que las HAYAN ACEPTADO:
Cuenta
de Probabilidad (continuas y Distribuciones discretas, conjunta, marginal y condicional, PDF, PMF, CDF, Regla De Bayes)
De la Programación en Python: if/else, Molienda, listas, dicts, establece
Numpy, Scipy, Matplotlib
CONSEJOS (para siempre el Curso):
que Ver a 2x.
Tomar Notas escritas a mano. Esto se Puede aumentar drásticamente Su Capacidad para retener la Información.
Escribir las Ecuaciones. Si no, te garantizo que va a ver como un Galimatías.
Muchas Preguntas para la Discusión en clase. Cuanto más, mejor!
Darse cuenta de que la mayoría de los ejercicios, tomar Días o Semanas.
Escribir el código, no solo hay que sentarse y mirar en mi código.
EN QUÉ ORDEN DEBO ASISTIR A SUS CURSOS EN?:
Echa un vistazo a la Charla "¿en qué Orden debo a Sus Cursos?" (disponible en el Anexo uno de mis Cursos, incluyendo el servicio gratuito de Numpy, por supuesto),
, este Curso es de:
a los Estudiantes y profesionales con conocimientos técnicos que quieren aprender Bayesiano de machine learning-aplicar Técnicas para que Sus Datos de la Ciencia de trabajo
DOWNLOAD
nitroflare
***Contenido oculto. Abra la versión completa del tema para visualizar los enlaces.***