慶應義塾大学・株式会社Nospareの菅澤です． 今回はベイズ統計学を勉強するための参考書の順番 (私見) について紹介していきます． 3年ほど前に『日本語で学べるベイズ統計学の教科書10冊』を紹介しましたが，今回は「どのような順番でどの参考書を読んでいくと比較的スムーズに勉強が進められるのか」に焦点を当て，比較的最近の書籍や英語の書籍まで含めて紹介していきます． まずは全体的なフローのイメージを提示しておきます． 今回の記事では，「ベイズ統計学を勉強すること」のスタートとゴールを以下のように定めます． (スタート) 統計学の基礎的な内容 (統計検定2級程度の内容) は身についている (ゴール) ベイズモデリングに関する最新の論文がある程度理解して読め，自力でモデルを組んだり実装することができる また，このゴールへの道のりとして，大きく2通りのルートを想定します． (ルートA: フルスクラ
培養神経回路において自由エネルギー原理を実証
理化学研究所（理研）脳神経科学研究センター 脳型知能理論研究ユニットの磯村 拓哉 ユニットリーダーらの国際共同研究グループは、近年注目される脳理論「自由エネルギー原理[1]」により培養神経回路の自己組織化[2]を予測できることを明らかにし、自由エネルギー原理に予測的妥当性があることを実証しました。 本研究成果は、神経回路の自己組織化原理の解明、ならびに生物の脳の自己組織化を予測するデジタル脳[3]開発に向けた重要なステップであると言えます。将来的には、薬品が知覚に影響を及ぼすメカニズムの理解や、自律的に学習するニューロモルフィックデバイス[4]の創出に貢献すると期待できます。 自由エネルギー原理はさまざまな脳機能を説明できる仮説ですが、検証不可能なものであると見なす専門家も多く、自由エネルギー原理が神経回路レベルにおいて正しいかどうかは、これまで本格的に検証されていませんでした。 今回、国
Bayesian Data Analysis 3 (BDA3)の翻訳本『ベイズデータ解析 第3版』はいいぞ
ついにBDA3の翻訳が森北出版から出版されました！ ヨドバシカメラ Amazon そもそもBDA3って何？ Bayesian Data Analysis 3rd editionの略です。Andrew Gelman先生、John B. Carlin先生、David B. Dunson先生、Donald B. Rubin先生ら超一流の著者陣によるベイズの教科書の第3版です。 原著は2013年に出版された本だぞ、古いのでは？ 全く古くありません。線形代数は古いから使わない、線形回帰は古いから使わない、そんなことないですよね？ベイズ統計をベースにした考え方はfundamentalな技術であり、モデルが線形回帰だろうと深層学習だろうと拡張できますし、欠測補完や因果推論といった問題設定とも相性が良いです。超一流の著者陣による色褪せない理論の説明とデータ解析例を味わいましょう。 とはいえコードとかは古く
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ベイズ統計学を勉強する参考書のフロー - Qiita