Building Statistical Models in Python: Develop useful models for regression, classification, time series, and survival analysis
Эта книга представляет собой практическое руководство по построению статистических моделей с использованием Python. Авторы, опытные специалисты в области data science и машинного обучения, фокусируются на разработке полезных моделей для решения реальных задач.
Основное внимание уделяется четырём ключевым областям статистического моделирования: регрессионному анализу, классификации, анализу временных рядов и анализу выживаемости. Каждая тема рассматривается с точки зрения практического применения, с примерами кода и пояснениями.
Книга подходит как для начинающих data scientist'ов, так и для опытных специалистов, желающих углубить свои знания в статистическом моделировании. Авторы сочетают теоретические основы с практическими примерами, демонстрируя, как применять статистические методы в различных отраслях, включая здравоохранение и производство.
Особое внимание уделяется интерпретации результатов моделей и их практической ценности для бизнеса. Книга помогает читателям не только освоить технические аспекты построения моделей, но и понять, как эти модели могут быть использованы для принятия обоснованных решений.
