PyMC3でベイズ推論入門 - Qiita
概要 ベイズ推論の考え方の説明とそれを行うことのできるPythonライブラリPyMC3を使って例題を解いてみる。 例題等はこちらのリポジトリを参考にしています。 https://github.com/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers ベイズ推論の考え方 例 あなたは野クルの部員です。ある友達に一緒にキャンプに行こうと誘いました。 以下の結果が得られる時、友達が誘いにYESと言ってくれる確率はいくらでしょうか？ 結果 1回目のお誘い=>NO 2回目のお誘い=>NO 3回目のお誘い=>NO この時、頻度主義の考え方だと、友達がYESと言ってくれる確率は0/3=0%となります。 一方ベイズ的な考え方では、確率を信念の度合いで表すこととしています。 確率を「ある出来事がどれくらい信
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。
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同時に推論できることが，実用上非常に便利なベイズの特性だと思っています． データの欠損部分の取扱い データに欠損部分が存在することはよくあります．センサーデータを解析する際は，ネットワークの状況やデバイスの不具合によってデータの一部が欠けた状態で上がってくることがあります．スマホから複数種類のデータを集めるといった状況を考えてみると，例えば加速度センサーの値は継続的に取得できたとしていても，GPSの位置情報はほとんど上がってこないといった場合もあるかと思います．また，何かしらのユー
15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学
15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学 1. 15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学 数学カフェ 第10回発表資料 2016/1/31 @kenmatsu4 2. MASAKARI Come On! щ(゜ロ゜щ) みんなで勉強しましょう https://twitter.com/_inundata/status/616658949761302528 3. 自己紹介: @kenmatsu4 ・Facebookページ https://www.facebook.com/matsukenbook ・Twitterアカウント @kenmatsu4 ・Qiitaでブログを書いています（統計、機械学習、Python等） http://qiita.com/kenmatsu4 （5400 contributionを超えました！） ・趣味 - バンドでベースを弾いたりしています。 - 主に東南アジアへバックパック
5分でわかるベイズのお話
研究でMatlabを使っている大学生/大学院生/研究者向けの関数型プログラミング入門です．日々のコーディングを効率化するために有用な無名関数や高階関数の使い方について例を通して簡単に説明します．
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