[ABE-L] apostila de Stan

[Caio Lucidius Naberezny Azevedo]

Caro Márcio,

Parabéns pelo trabalho.

Cordialmente,

Caio

Em qui, 29 de nov de 2018 às 14:40, Marco Inácio <m em marcoinacio.com>
escreveu:

> Haha, obrigado. Talvez no futuro eu adicione um tópico sobre o Pytorch (e
> redes neurais) no tutorial de Python http://pytutorial.marcoinacio.com
> On 28/11/2018 23:31, Rafael Stern wrote:
>
> Marco,
>
> parabéns não apenas pela apostila mas
> também pelo desenvolvimento do Stan,
> que já me foi útil para obter muitas posterioris :)
>
> Vamos receber uma apostila de
> Pytorch e redes neurais também?
>
> Abs,
>
> Rafael Bassi Stern
> Assistant Professor
> Department of Statistics
> Federal University of São Carlos (UFSCar)
> http://www.rafaelstern.science/
>
>
> On Tue, Nov 27, 2018 at 9:50 AM Marco Inacio <m em marcoinacio.com> wrote:
>
>> Bom dia!
>>
>> Há algum tempo atrás escrevi uma apostila introdutória de Stan
>> (eficiente amostrador bayesiano HMC/NUTS e otimizador) em Português,
>> podendo assim ser usada inclusive como referência auxiliar de cursos de
>> graduação. Os modelos foram estão disponíveis tanto em R quanto em Python.
>>
>> Segue o link a quem possa interessar:
>>
>> https://marcoinacio.com/stan/
>>
>>
>>
>> _______________________________________________
>> abe mailing list
>> abe em lists.ime.usp.br
>> https://lists.ime.usp.br/listinfo/abe
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"Pois desde a criação do mundo os atributos invisíveis de Deus, seu eterno
poder e sua natureza divina, têm sido observados claramente, podendo ser
compreendidos por intermédio de tudo o que foi criado, de maneira que tais
pessoas são indesculpáveis. "
Romanos 1:20
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