藤井四段で学ぶ最尤推定、MAP推定、ベイズ推定 - Qiita
藤井四段の連勝が止まらないですね。 21日の対局に勝利して、連勝記録を１位タイの28連勝まで伸ばしてきました。26日の対局で勝利すれば単独トップになります。 そんな藤井四段の対戦成績は28勝0負。勝率でいうと1.000です。クラクラするような成績ですが、この「勝率」とは何かを少し数学的にみてみましょう。 単純に言葉だけをみると「藤井四段が勝利する確率」ではないかと考えられます。つまり $$P(\text{勝利}\ |\ \text{藤井四段}) = 1.0$$かのように感じます。 ではここで、26日の対局で藤井四段が勝利する確率はどれだけでしょう？ $P(\text{勝利}\ |\ \text{藤井四段}) = 1.0$として考えると、これはつまり藤井四段は必ず勝つので、100%になってしまいます。しかし、もちろんそんなことはありません。藤井四段ですらも負けることはあるはずです。 実はここ
なぜ統計学には主義が必要なのか - hidekatsu-izuno 日々の記録
前回「ベイズ統計学に関する議論を整理する」では、できるだけ中立的な視点で書くことに注力し、伊津野なりの結論については特に書かなかった。今回のエントリでは、様々な見解や調べた結果を元に私見を書く。 もちろん、伊津野は専門家ではなく、情報や理解が不足する部分については想像で補ったため「それはおかしい」と感じられる点もあるだろう。そのような記述を見つけたら、単に批判を書くのではなく、なぜ問題だと思うのか、自身のブログやTwitterなどで他の人間にも理解できるように論点を明確に書くようにしてほしい。うんこの投げ合いはうんざりだ。それに、コメント欄に批判や反論を書かれても、伊津野の理解力では適切な回答ができるとは思えない。広い範囲に意見を投げかけた方がより専門的な回答が得られ生産的だろう。*1 前置きが長くなったので本論に移ろう。 まず先に結論を述べる。現在、ベイズ統計学は「（頻度主義とは異なる）
ベイズ統計学に関する議論を整理する - hidekatsu-izuno 日々の記録
最近、「統計学を哲学する」の出版をきっかけとした Twitter 上の議論を追いかけながらベイズ統計学について調べている。 統計学を哲学する 作者:大塚 淳発売日: 2020/10/26メディア: 単行本（ソフトカバー） 前々からベイズ統計学については興味があったので、議論を追ったら何かしらの理解を深められるのでは、と思い関連するツィートを読んでみたのだが、これがびっくりするほどわからない。 通常「わからない」と書いたら高度な数学的議論が繰り広げられているからわからない、という意味だと思われるかもしれないがそうではない。そもそも何が論点なのかもはっきりとせず、議論らしき議論も行われず、ほとんどうんこの投げ合いと呼んでもいい状況だったのだ。 なるほどこれが「頻度主義 vs ベイズ主義」の対立なのかと思いもしたのだが、もやもやが残ったこともあり、議論の内容は理解できなくても論点整理くらいはでき
事前確率，事後確率，尤度，．．． - keisukeのブログ
確率と統計の基礎(事前確率，事後確率，尤度，ベイズの法則，...)を勉強していると，何度も何度も見たことがある説明がなんとなく理解しづらく，難しく思えることがよくあります． 例えば， 「 が与えられたとき となる確率を と書き，事後確率と呼ぶ．」 という文章はあらゆるところで見かけると思います． もちろん確率を勉強した人であれば何度も見た文章なので理解が難しいものではないのですが，それでもこの文章に「尤度」やら「事前確率」やら「カルバックライブラダイバージェンス」やらが混じり始めると，どこかで理解のほつれが出始めることがよくあると思います． 先ほどの文章の何が問題かというと， は「yの事後確率」であって「xの事後確率」ではない点です． xに事後確率が存在しないわけではなく，この場合だと はxの事後確率です． 丁寧に説明されている場合は， 「 が与えられたとき となる確率を と書き， の事後
コンピュータービジョンの無料チュートリアル - ベイズ推定とグラフィカルモデル：コンピュータビジョン基礎1
Learn essence of "Computer Vision: Models, Learning, and Inference"
【Edward】MCMCの数学的基礎からStochastic Gradient Langevin Dynamicsの実装まで - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは。初めまして。 データ分析部新入りのmathetake(@mathetake)と申します。 先日個人ブログでこんなエントリを書いた人です: mathetake.hatenablog.com そんなこんなでTwitter就活芸人(?)として活動(?)してましたが、これからは真面目に頑張っていこうと思います。 今日はみんな大好きベイズモデリングおいて、事後分布推定に欠かせないアルゴリズム(群)の一つである*1 マルコフ連鎖モンテカルロ法(Markov chain Monte Carlo) 通称MCMCに関するエントリです。より具体的に、 MCMCの意義(§1.)から始め、マルコフ連鎖の数学的な基礎(§2.,3.,4.)、MCMCの代表的なアルゴリズムであるMetropolis-Hastings法(§5.)、その例の１つである*2Langevin Dynamics(§6.)、そして(僕
ベイズ統計の入門書が出版ラッシュなのでまとめてみた - ほくそ笑む
【宣伝】2016/09/14 このページに来た方へ。あなたが求めている本はこれです。 StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R) 作者: 松浦健太郎,石田基広出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2016/10/25メディア: 単行本この商品を含むブログ (10件) を見るまずこれを予約してから下記を読むといいです。 【宣伝終】 最近、ベイズ統計の入門書がたくさん出版されているので、ここで一旦まとめてみようと思います。 1. 基礎からのベイズ統計学: ハミルトニアンモンテカルロ法による実践的入門 (2015/6/25) 基礎からのベイズ統計学: ハミルトニアンモンテカルロ法による実践的入門 作者: 豊田秀樹出版社/メーカー: 朝倉書店発売日: 2015/06/25メディア: 単行本この商品を含むブログ (6件) を見る データ分析業界ではかなり有名な豊田秀樹先生の本です
基礎からのベイズ統計学入門 輪読会 #1 (2015/11/17 19:00〜)
注意 現在X(旧Twitter)でのソーシャルログインができない事象を確認しています。事前にX(旧Twitter)側で再ログインした上でconnpassのソーシャルログインを行うか、 「ユーザー名(またはメールアドレス)」と「パスワード」の組み合わせでのログインをお試しください。合わせてFAQもご確認ください。 お知らせ 2024年9月1日よりconnpassサービスサイトへのスクレイピングを禁止とし、利用規約に禁止事項として明記します。 9月1日以降のconnpassの情報取得につきましては イベントサーチAPI の利用をご検討ください。 お知らせ connpassではさらなる価値のあるデータを提供するため、イベントサーチAPIの提供方法の見直しを決定しました。2024年5月23日(木)より 「企業・法人」「コミュニティ及び個人」向けの2プランを提供開始いたします。ご利用にあたっては利用
尤度とは何者なのか？ - MyEnigma
これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法までposted with カエレバ金谷 健一 共立出版 2005-09-01 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに 最尤推定法とベイズ推定の違い 尤度をグラフィカルに説明する資料 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 学生の時から， "それは最尤推定法を用いています" とか， "その行は，尤度計算の部分ですね” とか，まるで尤度というものを知っていて， 使いこなしているかのような発言をしてきました． しかし，そう言いながらも， 自分的には，尤度というものがかなり漠然としていました． そもそも，尤度は文字通り「尤もらしさ」を表す度合いなので， 「最尤推定法でモデルのパラメータを決定します．」 っていうのは， 「一番それっぽいものを選びます」 と言っているのとあまり変わりがない気
ベイズ推定と最尤推定の違い
事後確率： ある事象Dが発生した場合、仮説Hiが正しい確率。条件付き確率で、P(Hi | D)と書きます。
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
松原望 ― 総合案内サイト
Andante sostenuto - Allegro con anima 優美にゆっくりと - 速く快活に生気を以って。 チャイコフスキー交響曲第4番などの速さと発想。(2005.11.9) 我が尊敬する人 聖学院大学はすでに退職し、東京大学名誉教授、(株)ベイズ総合研究所代表取締役として、研究・教育活動、著作活動、コンサルテーションを展開中(2019.9) 更新を再開します。ファイナンス、ベイズ統計学、AI関係を充実します。（2018.6.10) ことに好評の 「ベイズ統計学」（創元社） および 「ベイズの誓いーベイズ統計学はAIの夢をみる」 （聖学院大学出版会）のサイトを近々始めます。少々お待ちください。また、顔認証、動物認証、じゃんけんAI、数字認証などの面白い本を計画中です。 さらに、従来よりコンスタントに人気のある「入門確率過程」のファイナンス充実版の改定を近々に執筆開始します
ベイズを学びたい人におすすめのサイト - download_takeshi’s diary
ベイジアンフィルタとかベイズ理論とかを勉強するにあたって、最初はなんだかよくわからないと思うので、 そんな人にお勧めのサイトを書き残しておきます。 @IT スパム対策の基本技術解説（前編）綱引きに蛇口当てゲーム？！楽しく学ぶベイズフィルターの仕組み http://www.atmarkit.co.jp/fsecurity/special/107bayes/bayes01.html いくつかの絵でわかりやすく解説してあります。 自分がしるかぎり、最もわかりやすく親切に解説してる記事です。数学とかさっぱりわからない人はまずここから読み始めるといいでしょう。 茨城大学情報工学科の教授のページから http://jubilo.cis.ibaraki.ac.jp/~isemba/KAKURITU/221.pdf PDFですが、これもわかりやすくまとまってます。 初心者でも理解しやすいし例題がいくつかあ
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カップルが一緒にお風呂に入る割合をベイズ推定してみた