MCMCをフルスクラッチで実装するトレーニング方法 - Qiita

2021/05/07 13 users MCMC フルスクラッチ Qiita stan ベイズ統計

はじめに 東京大学・株式会社Nospareの菅澤です． 今回はベイズ統計を用いたデータ分析を実施する上で欠かせないマルコフ連鎖モンテカルロ法(いわゆるMCMC)をフルスクラッチで実装するためのトレーニング方法と，そのための参考書について紹介いたします． 最近ではstanのように，モデルと事前分布を記述するだけで汎用... 続きを読む

【TensorFlow Probability】edward2 モジュールの使い方 MCMCまで【更新】 - HELLO CYBERNETICS

2018/11/10 8 users MCMC ロジスティック回帰 セッティング 実行 最後

はじめに 概要 コードの前提 Edward2 肝は tfp.edward2.RandomVariableクラス ベイズロジスティック回帰 ロジスティック回帰を書く 事後分布を書く 事前分布のセッティング 対数尤度 MCMCの実行 事後分布を見る 最後に はじめに 概要 現在開発が急ピッチで進んできている（ように私には見える）、TensorFlow Probability... 続きを読む

データに欠損がある場合の教師あり学習 - 作って遊ぶ機械学習。

2017/08/30 83 users 欠損 ベイス 枠組み パラメータ 教師

2017 - 08 - 30 データに欠損がある場合の教師あり学習 おはようございます． 今回は教師あり学習モデルを題材に， 入力データが欠損している場合の ベイズ 流の対処法 を解説します． ベイズ モデルというと，たいていの場合は事前分布の設定の仕方云々だとか， 過学習 を抑制できるだとかに議論が注目されがちですが，個人的には， パラメータや潜在変数を推論することとまったく同じ枠組みで欠損値も... 続きを読む

統計検定1級(数理/応用:社会科学)の振り返り | 竹林の事前分布

2015/12/26 25 users 数理 竹林 統計数理 進捗 応用

2015/11/29の統計の振り返り。社会科学で受けた人はあまりいない気がするので情報共有。 結果：数理は落ちた、応用（社会科学）は受かった。 ざっくり振り返り 費やした時間 7月 8月 9月 10月 11月 合計ざっくりやったこと 目標：統計数理、統計応用（社会科学）合格 7月-8月：公式テキストを読む。2章の多変量正規分布の導出周りで詰まりまくり、ストレスが溜まるばかりで進捗に乏しい日々が続く... 続きを読む

Stanで統計モデリングを学ぶ(5): とりあえず階層ベイズモデルを試してみる（応用編：トレンドのあるモデル） - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ

2014/05/28 14 users stan 代物 階層ベイズモデル 統計モデリング 銀座

2014-05-28 Stanで統計モデリングを学ぶ(5): とりあえず階層ベイズモデルを試してみる（応用編：トレンドのあるモデル） R BUGS/Stan 統計学 このシリーズ記事、全然真面目に事前分布の勉強をしていない人間がStanで無理やりフルベイズをやろうという無謀な代物でございますが、何だかんだで段々佳境に入ってまいりました。 ということで、今回は階層ベイズモデルをこんな感じでやってみま... 続きを読む

PRML読書会の思い出（と復々習レーンkick-offのお知らせ） - naoya_t@hatenablog

2012/04/09 10 users HatenaBlog PRML naoya_t NAIST

しっかし３年前の６月にPRMLを読み始め「事前分布？　なにそれおいしいの」だった頃のshuyoに「３年後には言語処理学会やNAISTで発表してんねんで」とつぶやいてみたい。信じないだろうけどｗ　PRML読書会を始めてくださった @naoya_t さんには感謝しまくってもし足りない— Nakatani Shuyoさん (@shuyo) 4月 9, 2012PRML読もうとか言い出したのもう3年前にな... 続きを読む