機械学習のためのベイズ最適化入門db analytics showcase Sapporo 2017 発表資料 http://www.db-tech-showcase.com/dbts/analyticsRead less
【統計学】尤度って何？をグラフィカルに説明してみる。 - Qiita
統計学や機械学習をを勉強していると「尤度」という概念に出会います。まず読めないというコメントをいくつかいただきましたが、「尤度（ゆうど）」です。「尤もらしい（もっともらしい）」の「尤」ですね。犬 じゃありませんw 確率関数や確率密度関数を理解していれば数式的にはこの尤度を処理できると思うのですが、少し直感的な理解のためにグラフィカルに解説を試みたいと思います。 コードの全文はGithub( https://github.com/matsuken92/Qiita_Contents/blob/master/General/Likelihood.ipynb )にも置いてあります。 正規分布を例にとって 正規分布の確率密度関数は f(x)={1 \over \sqrt{2\pi\sigma^{2}}} \exp \left(-{1 \over 2}{(x-\mu)^2 \over \sigma^2
RIETI - ビッグデータが迫る研究開発の変革
最先端の研究開発現場からビジネスまでのありとあらゆる場面で大きな変革―第四のパラダイムと呼称されることが多い―が起きつつある。それは、この一、二年"ビッグデータ"と総称される、質的に極めて多様で膨大な量のデータ群を有効利用することにより、地球から人間にいたるまで様々な対象をモデル化し、目的に応じた、より良い予測情報やサービスを提供する研究開発手段の台頭である。ビッグデータの取扱に必須の基幹的な科学技術は、巨大データベースに関わる工学領域をはじめとして、統計科学、数理工学、機械学習、データマイニングといった、日本では人材が量的に不足している研究分野で生まれている。 このBBLセミナーでは、ビッグデータを取りまく日米の現状を概説するとともに、ビッグデータの利活用を阻む日本独自の問題点について論じてみたい。 昨今、データを取り巻く環境が激変しています。以前はデータの質・量ともに不足しており、地球
ベイズ推定を知っているフリをするための知識
最近はベイジアンが増えてきて、実用分野での利用も進んでいるようだ。話題としては知っておきたいが、世間一般には理解に混乱を生んでいるようだ。 ベイズ推定は入門レベルの統計学の教科書ではオマケ的な扱いがされており、実際に伝統的な統計手法を拡張している面が強い。そういう意味では、誤解や混乱があっても仕方が無い。 利用する必要があるのか無いのか良く分からない点も多いのだが、知らないと告白するのも気恥ずかしいかも知れない。自分ではベイズ推定で分析を行わない人が、ベイズ信者と話をあわせるために最低限知っておくべき事をまとめてみた。 1. ベイズ推定とは何か？ ベイズ推定とは、ベイズの定理を応用した推定手法だ。端的に理解するためには、最尤法に事前確率を導入している事だけ覚えれば良い。これで哲学的議論を全て回避してベイズ推定を把握することができる。 下の(1)式ではπ（θ）が事前確率、π(θ|x)が事後確
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ベイズ推論とシミュレーション法の基本について - Data Science by R and Python
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