5分でわかるベイズ確率
ベイズ統計学の基礎概念からW理論まで概論的に紹介するスライドです．数理・計算科学チュートリアル実践のチュートリアル資料です．引用しているipynbは * http://nhayashi.main.jp/codes/BayesStatAbstIntro.zip * https://github.com/chijan-nh/BayesStatAbstIntro を参照ください． 以下，エラッタ． * 52 of 80：KL(q||p)≠KL(q||p)ではなくKL(q||p)≠KL(p||q). * 67 of 80：2ν=E[V_n]ではなくE[V_n] → 2ν (n→∞). * 70 of 80：AICの第2項は d/2n ではなく d/n. * 76 of 80：βH(w)ではなくβ log P(X^n|w) + log φ(w). - レプリカ交換MCと異なり、逆温度を尤度にのみ乗す
Pythonでベイズ最適化を使ってハイパーパラメータを探索するライブラリ実装のメモ - Qiita
はじめに ベイズ最適化(参考：ベイズ最適化入門, 機械学習のためのベイズ最適化入門)を使うと、機械学習の時の各種Try&Errorで決めざるを得ないようなハイパーパラメータの探索を効率よく実施できる可能性があります。 考え方などは最近色々解説記事が増えてきたおかげで理解はできるのですが、GridSearchのライブラリみたいな形ではWeb上で見つけられなかったので、今回作りました。きっと車輪の再発明なのだと思うのですが、まあ再発明は勉強にはなるので良しとします。 今回使っている各種Version Python3.5 numpy==1.11.1 scikit-learn==0.17.1 コード from itertools import product from sklearn.gaussian_process import GaussianProcess # The MIT License
“基礎”からのBayesian Nonparametrics-点過程と機械学習の数理-
深層学習(Deep Learning)とベイズ的最適化(Bayesian Optimization)による医用画像読影支援の試み
動く変分混合ガウス分布（実装編）- 動く PRML シリーズ（２） - Next MIDI Project
こちらもどうぞ - 動く変分混合ガウス分布（導出編） 実装には python, SciPy と matplotlib を使います。 テストデータには Old Faithful 間欠泉データを使います。 また、データの読み込み、プロットは混合ガウス分布の際に実装したものを再利用しますので、こちらからダウンロードしておいてください。 必要な関数の読み込み はじめに、必要な関数を読み込みます。 from gmm import faithful_norm, init_figure, preview_stage from scipy import arange, array, exp, eye, float64, log, maximum, ones, outer, pi, rand, zeros from scipy.linalg import det, inv from scipy.maxent
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