変分ベイズを使って変化点検知をしてみる - 作って遊ぶ機械学習。
おつかれさまです．今回は簡単なメッセージ受信数のデータを使って，変分ベイズによる変化点検知をやってみたいと思います．なお，今回使うデータやモデルは下記のPyMCの入門書を参考にしています*1. Pythonで体験するベイズ推論-PyMCによるMCMC入門-キャメロン-デビッドソン-ピロン この本では推論にMCMCを使っていますが，今回はモデルはそのまま流用し，同じことを実現する変分ベイズによる近似推論を導いてみます． 一般的には変分ベイズの方が計算が高速なので，MCMCの性能に満足できない場合などは変分ベイズは良い代替手法になり得ます．また，今回紹介する例は，過去に紹介した混合モデルを使った例よりも比較的シンプルですので，変分ベイズの入門題材にはちょうど良いんじゃないかと思っています． MCMCによる変化点検知 ・メッセージ受信データ PyMC本では次のような「ある期間で受信したメール数」
実践！ベイズ学習 - 作って遊ぶ機械学習。
今回は、実問題を解くためのベイズ学習による機械学習アルゴリズムの構築方法に関してざっくり俯瞰してみたいと思います。ここで解説するフローは僕が実問題にアプローチする際に意識しているものですが、おそらくこれはベイズ学習のみならず、広く一般的な統計モデリングや機械学習の問題解決にも適用できると思います。 ＜アルゴリズムの開発フロー＞ あまりファンシーな図でなくて申し訳ないですが、これから１つ１つの項目と各々の遷移に関して説明していきます。 １、データ・課題の整理をする まず、機械学習を使って解きたい問題や実現したいサービスを定義してみます。データはあるんだけど何をして良いかわからない、という場合もあるかもしれませんが、そういうときでもとりあえず何かしらの目標を仮置きしてみるのが良いかと思います。基本的に機械学習でできることは「見えない情報の予測」であると考えればアイデアが発想しやすいかもしれませ
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
