PyMC3でMCMC入門(1) - old school magic
概要 先日、Tokyo.scipy というイベントがありました。 Tokyo.scipy Python で科学技術計算を用いる方々の勉強会だそうです。 私は参加していないのですが、PyMC に関するセッションがあったそうです。 PyMCがあれば，ベイズ推定でもう泣いたりなんかしない サンプル1(単純なガウス分布の平均パラメータの推定) サンプル2(1入力，1出力のガウス単純ベイズ) 機械学習やデータマイニングで有名な神嶌先生の発表資料です。 非常に分かりやすいスライドでした。 このセッションで用いている PyMC は PyMC2 ですが、せっかくなので PyMC3 で書き換えてみました。PyMC3 の入門にちょうどいいのではないかと思います。 PyMC3 のインストール こちらの記事をご参照ください。 Python3でPyMCのインストール - old school magic サンプル1
『入門 機械学習』第３章：ベイズスパム分類器の作成 - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
けっこうやっかいな教科書 オライリーの『入門 機械学習』という教科書を、半年ぐらい前に３分の１ぐらい読んで、内容をまとめたりはせずにほっといたのですが、このたび実際にRでコードを写経しながら走らせてみたりしたので、学習ノートとしてエントリを起こしておこうかと思います。 入門 機械学習 作者: Drew Conway,John Myles White,萩原正人,奥野陽,水野貴明,木下哲也出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2012/12/22メディア: 大型本購入: 2人 クリック: 41回この商品を含むブログ (11件) を見る 機械学習の入門的な教科書としては、理論の本として『わかパタ』『続・わかパタ』をそれぞれ途中まで読んだという中途半端な状態ですがｗ、コーディングの本としては、RでやるものとPythonでやるものを１冊ずつぐらいやろうかなと思っておりました。 それでRのも
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PyMCがあれば，ベイズ推定でもう泣いたりなんかしない
[特集] ベイズ推論とMCMCのフリーソフト - 岩波データサイエンス![[特集] ベイズ推論とMCMCのフリーソフト - 岩波データサイエンス](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/38c2d6c83814d2ae88209ca9471f2d28e750817f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fsites.google.com%2Fsite%2Fiwanamidatascience%2F_%2Frsrc%2F1443012323967%2Fvol1%2Fsupport_tokushu%2F03867.jpg%3Fheight%3D200%26width%3D142)
