脳はベイジアンなのに、なぜ正しく確率の計算ができないのか？ - Qiita
脳がベイジアンだと思われる件 私たちは、不確実な世界に生きています。ゴミをゴミ箱に投げてもなかなか入りません（私は）。これは、私の脳が、私とゴミ箱の物理的な距離と、ゴミの重さといった物理量、また私自身の運動機能といった、サクセスフルにゴミを投げ入れるために必要な計算事柄を、正しく計算できていないことを表しています。 認知科学 (Cognitive Science)の世界では、ベイズ統計学 (Bayesian Statistics)を用いて、人や動物の認知・行動をモデリングする試みがなされてきました。ベイズの利点はもちろん、行動の達成に必要な計算事項に関する不確実性 (Uncertainty)を、確率を用いて定量できることです。人や動物は、不確実な世界から情報を取得し、記憶や経験と組み合わせて行動を実行します。そのためベイズ統計学を使って主観的な不確実性を定量することは、行動の理解に大きく貢
『Pythonで体験するベイズ推論 ―PyMCによるMCMC入門―』の書評 - StatModeling Memorandum
特長 Pythonユーザが待ちに待ったPythonによるMCMC本ではないでしょうか。原著タイトルが『Bayesian Methods for Hackers』だけあって、プログラマ・エンジニア向きだと思います。数式はびっくりするほど出てこない代わりに、Pythonコードは非常にたくさんでてきます。そしてPyMCの使い方が基礎から説明してあって丁寧です。自分でコーディングする際は原著のGitHubリポジトリを活用しましょう（なんとStarが10000個を超えてる！）。 Pythonで体験するベイズ推論 PyMCによるMCMC入門 作者: キャメロン・デビッドソン=ピロン,玉木徹出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2017/04/06メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る 購入を迷っている人の一番の心配は、本書のPyMCのバージョンが1つ前のPyMC2であることだと思
プログラマーのための確率プログラミングとベイズ推定
プログラマーのための確率プログラミングとベイズ推定¶PythonとPyMCの使い方¶ベイズ推定(Bayesian method)は，確率推論のためのもっとも適切なアプローチであるにもかかわらず，書籍を読むとページ数も数式も多いので，あまり積極的に読もうとする読者は少ないのが現状である．典型的なベイズ推定の教科書では，最初の3章を使って確率の理論を説明し，それからベイズ推論とは何かを説明する．残念ながら多くのベイズモデルは解析的に解くことが困難であるため，読者が目にするのは簡単で人工的な例題ばかりになってしまう．そのため，ベイス推論と聞いても「だから何？」と思ってしまうのである．実際，著者の私がそう思っていたのだから． 最近の機械学習のコンテストで良い成績を収めることができたので，私はこのトピックを復習しようと思い立った． 私は数学には強い方である．しかしそれでも，例題や説明を読んで頭の中で
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