使ってみよう〜BUGS(乱数を使ってベイズ推定)〜R+openBUGS - ryamadaの遺伝学・遺伝統計学メモ
ここ数日のR+opeBUGSの使用歴を散逸しないようにepub化 以下はRmdファイルです。こちらなどを参考にすれば、自由にhtml文書化・epub化できます(が、それが面倒な場合には、kindleで) 近くこちらから 使ってみよう?BUGS(乱数を使ってベイズ推定)?R+openBUGS 作者: ryamada発売日: 2014/03/28メディア: Kindle版この商品を含むブログ (1件) を見る 主な内容は BUGSとは 準備：openBUGSを使えるようにする RからopenBUGSを使えるようにする 試しに使ってみる 非BUGS推定 BUGS推定 例で慣れるR+openBUGS 0か1かの確率の推定 モデルファイル 実行条件 正規分布の平均と分散とを推定する 線形回帰をやってみる 招待選手と一般参加選手の2群〜混合分布〜 n次線形回帰をしてみる カーネル分布推定 # 使ってみ
tSNE - ryamadaの遺伝学・遺伝統計学メモ
こちらで多次元のcloud dataを可視化するcytoSPADEのことを書いた 今日は多様体学習で２次元埋め込みをするtSNEを 資料はこちら 基本処理 データ点が多くない場合は全データ点を用いる 高次元空間でのペアワイズな点間距離を、観測データから定める ２次元(もしくはその他の下げた次元)の対応点の座標について、ペアワイズな点間距離を同様に、低次元空間での観測点から定める(ここでKL divergenceを使う：この点が別のこの点として観察される確率は？のようにして、ある点がどの点と遠いか近いかを相対的に(尤度的に)評価する) 高次元でのペアワイズ点間距離分布と低次元でのそれとの異同をペアワイズなKL divergenceをまとめたもの(和だったり、joint distributionのそれだったりとする)で測り、それが最小になるように低次元座標を求める(勾配法) 高次元・低次元の２
なんちゃって正規直交基底 - ryamadaの遺伝学・遺伝統計学メモ
こちらで多次元オブジェクトの減次元視覚という話をしている 何かしらのルールで情報量の多さを定め、その多い順に軸を定めつつ、正規直交基底を取り出したい、ということ PCAと同じ話 ただしPCAでは、情報量の多さとは、軸に関する分散の大きさであって、線形代数的に解けることになっている 今、情報量の多さについての定義を自由にしてしまったので(この先、正規直交基底の『直交』も必要条件でなくしていく予定(かもしれない)だったり、線形独立基底でもなく、適切な本数の軸、というくらい自由にするかもしれないのだけれど、ひとまず、正規直交基底は扱いやすいのでそうしておくとする)、線形代数で解くのはよろしくない それよりは、視覚を発達させつつある乳幼児的に『矯めつ眇めつ』する方法を計算機にやらせたい 乳幼児は、情報量の多い軸をどうやって選んでいるのだろう？ 大きく２つ考えられる １つ目の方法は、視点ごとに情報量
『統計が弱いので』 - ryamadaの遺伝学・遺伝統計学メモ
「統計が弱いので教えてほしい」という依頼 全部で４時間 基礎医学から臨床医学までの雑多な大学院生と教官の集まり 「予習課題を出してもいいですか？自分はどんなデータをもっていて、それについて、解析してみることを課題にしておきましょう」と言ったら、「そんな難しいことはできない」と さて、ここには色々な問題が潜んでいますが、それを粉砕しつつ、できる限り、実のある４時間にするにはどうしたらいいものか まずは『統計が弱いので』という幻想をなくそう 『統計が弱い』のではなく、『戦略が間違っている』のではないでしょうか 以下、その要点を説明する 統計学とは データ学としての統計学 実践スキルとしての統計学 実践スキルとしの統計学 だれにどうやって習うべきか 何をどうやって学ぶべきか エクセルの使い方を習うために、計算機科学の教授について学ぶべきか、アビバに行って学ぶべきか あなたの課題はなんですか？ 統
GPGPUを使うにあたっての『周辺』 - ryamadaの遺伝学・遺伝統計学メモ
並列処理 並列処理には、基本的なことがあり、それに関するチューニングは出来合いのものにお任せすることも適切 例えば、やりたい処理をベクトルや行列の計算としてやれば、CUBLASとかにお任せすればよい ２分岐木方式でまとめ上げていく、とか CUBLAS CUBLASはBLASをCUDAで動くように実装したライブラリで、CUDAドライバを直接操作することなしにGPUによる高速な演算を利用するように作られたもの これに関する記事はこちら R+GPU RでGPGPUをするには、R+GPUもある そのサイトはこちら R+GPUの作りは、そのサイトでも述べている通り、Rの関数hogeについて、gpuhogeという関数を打つだけで(それ以外の引数の取り扱いなどはすべて変えずに)、GPUとCUDAの動いているパソコン上でGPGPU並列処理をしてくれることを目指している R+GPUが提供しているRのpack
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