プログラマーのための確率プログラミングとベイズ推定
プログラマーのための確率プログラミングとベイズ推定¶PythonとPyMCの使い方¶ベイズ推定(Bayesian method)は，確率推論のためのもっとも適切なアプローチであるにもかかわらず，書籍を読むとページ数も数式も多いので，あまり積極的に読もうとする読者は少ないのが現状である．典型的なベイズ推定の教科書では，最初の3章を使って確率の理論を説明し，それからベイズ推論とは何かを説明する．残念ながら多くのベイズモデルは解析的に解くことが困難であるため，読者が目にするのは簡単で人工的な例題ばかりになってしまう．そのため，ベイス推論と聞いても「だから何？」と思ってしまうのである．実際，著者の私がそう思っていたのだから． 最近の機械学習のコンテストで良い成績を収めることができたので，私はこのトピックを復習しようと思い立った． 私は数学には強い方である．しかしそれでも，例題や説明を読んで頭の中で
ＰＩＣ ＡＶＲ 工作室 ＦＦＴの計算と複素数の入門
FFTというのは、フーリエ級数を高速に求める計算処理の方法です。応用範囲は広いのに、（少なくともオイラには）取っ付きにくい概念の理解と少々複雑な計算処理の実装をしないといけません。 FFTを計算するプログラムやライブラリは各所で公開されているのですが、実行速度をカリカリにチューンするとか、 自分でFFTのライブラリを新たに組む場合には手を抜かず仕組みから理解しないといけないようです。 で、高校生時代から鬼門にしてきたFFTについて、年取ってからあらためて挑戦してみたところ、なんとか自分の用途レベルでは応用できるレベルまで進むことができたと思うので、 忘れないうちに頭の中のモノを書き出しておきたいと思います。 ↑ｅｘｃｅｌシート上で64点ＦＦＴを計算させてみた結果です。これを目指します。 （特定のマイコンチップや特定の言語によるプログラムの製作ではなく、EXCELのような表計算ソフトなどによ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
