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
[PDF] Neural Word Embedding as Implicit Matrix Factorization (2014)
Neural Word Embedding as Implicit Matrix Factorization Omer Levy Department of Computer Science Bar-Ilan University omerlevy@gmail.com Yoav Goldberg Department of Computer Science Bar-Ilan University yoav.goldberg@gmail.com Abstract We analyze skip-gram with negative-sampling (SGNS), a word embedding method introduced by Mikolov et al., and show that it is implicitly factorizing a word-context ma
書籍紹介詳細ページ
数学書房選書4 確率と乱数 杉田 洋 著 A5判・並製・160頁・2000円＋税 「ランダムである」とはどういうことか? その性質を確率の計算によって調べることができるのはなぜか? こうした本質的な問いに答えるには,“確率”と並んで“乱数”の知識が必要である． はじめに 想像して欲しい，その昔，“確率”という言葉がなかったころを．不規則，予 測不能，偶然，でたらめ，ランダム，等々…こうした言葉で表される状況 (以下，ランダムという言葉で表す)を前にして人々は無力であった．しかし長い時 間をかけ，ついに人類はこの厄介者を表現し，解析し，定義し，さらには応用す る知恵を見出した．しかもそれが正確無比で厳密な数学において..幾何学や代 数学とまったく同様に..成し遂げられたことは，ただ驚くばかりである…. 高校で習う確率は「場合の数を数える」ということが基本であった．大学で 学ぶ確率もそれが基本
確率論 - Wikipedia
確率論は16世紀から17世紀にかけてカルダーノ、パスカル、フェルマー、ホイヘンス等によって数学の一分野としての端緒が開かれた。イタリアのカルダーノは賭博師でもあり、1560年代に『さいころあそびについて』（羅: Liber de ludo aleae）を執筆して初めて系統的に確率論を論じた。その書は彼の死後の1663年に出版された[2]。18世紀から19世紀にかけて、ラプラスはそれまでの確率論を統合する研究を行い、1814年2月に『確率の哲学的試論』を著し、古典的確率論と呼ばれる理論にまとめた[3]。 公理的確率論[編集] 現代数学の確率論は、アンドレイ・コルモゴロフの『確率論の基礎概念』（1933年）[4]に始まる公理的確率論である。この確率論では「確率」が直接的に何を意味しているのかという問題は取り扱わず、「確率」が満たすべき最低限の性質をいくつか規定し、その性質から導くことのできる定
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Amazon.co.jp: 確率論の基礎概念 (ちくま学芸文庫 コ 33-1 Math&Science): A. N. コルモゴロフ (著), 坂本實 (翻訳): 本
