文系エンジニアが0からベイズ統計モデリングを学習するときに読むべき資料まとめ - Qiita
TL;DR 「Qiitaで炎上するタイトルのつけ方」というテーマを書くのに失敗したので、諦めて最近学習している「ベイズ統計モデリング」に関するメモや書籍をまとめた。 記事のタイトル通り、文系エンジニアが数学知識0からベイズ統計モデリングを勉強するときに読んだ方がいい本や資料を網羅したつもりです。 もしオススメ資料とかあったら追記するので教えてもらえると嬉しいんだな〜(｀・ω・´) 前提条件 中学生レベルの数学知識 Pythonが少しでもわかるエンジニア力 （Rがわかるともっと捗る） ポイント 書くこと ざっくりな説明とコメント オススメ資料 書かないこと 正確な説明 細かい説明 そもそも（ベイズ）統計モデリングとは？ すでにあるデータを使って未知の値を推定したりするやつです。ざっくり言うと統計と機械学習を合体して最強なやつです（にこり） 詳しくは StanとRでベイズ統計モデリング (Wo
単純ベイズ法による異常検知 #ml-professional
5. この章では多次元の問題について考える 多次元の異常検知問題の例：スパムメール検知 メール文章中の各単語の 出現頻度情報を利用して スパム (=異常) か判定 { こんにちは: 1, お得: 0, … } → 普通のメール ( 正常 ) { こんにちは: 0, お得: 10, … } → スパムメール ( 異常 ) 6. この章では多次元の問題について考える 多次元の異常検知問題の例：スパムメール検知 メール文章中の各単語の 出現頻度情報を利用して スパム (=異常) か判定 単語の種類数が次元数に相当する { こんにちは: 1, お得: 0, … } → 普通のメール ( 正常 ) { こんにちは: 0, お得: 10, … } → スパムメール ( 異常 ) 8. { こんにちは: 1, お得: 0, … } → 普通のメール ( 正常 ) { こんにちは: 0, お得: 10,
第3回 機械学習のためのベイズ最適化入門|Tech Book Zone Manatee
応用範囲が広く幅広い視点からの説明になりがちなベイズ最適化について、本記事では機械学習のハイパーパラメータ探索に利用することに限定して解説します。 1. はじめに 最近、ベイズ最適化という手法が注目を集めています。 ベイズ最適化 (Bayesian Optimization) とは、形状がわからない関数 (ブラックボックス関数) の最大値 (または最小値) を求めるための手法です。 ベイズ最適化についての入門記事は Web 上にすでにいくつかありますが、ベイズ最適化は応用範囲が広く、入門記事は様々な応用に向けた幅広い視点からの説明になりがちです。 本記事では、機械学習ユーザに向けて、ベイズ最適化を機械学習のハイパーパラメータ探索に利用することに限定して説明します。 これにより、機械学習に対して、ベイズ最適化がどのように利用できるのかを分かりやすく解説したいと思います。 2. ハイパーパラメ
ベイズ統計学その２０〜ベイズ推定を用いたt検定〜 - Rを通じて統計学を学ぶ備忘録ブログ
□Bayesian Estimation Supersedes the t Test(BEST) 本日は ベイズ で平均値の差の検定を行っていきます。使用パッケージはBESTですが、 JAGS もインストールしておく必要がありますので、ご注意ください。また、以下2本の論文と説明書を参考にしております。 ・ John Kruschke(2013) Bayesian Estimation Supersedes the t Test, Journal of Experimental Psychology: Vol. 142, No. 2, 573– 603 ・ Mike Meredith and John Kruschke(2015): Bayesian Estimation Supersedes the t-Test ・ Packages "BEST" 平均値の比較といえば、Student’s
ベイズ最適化入門 - Qiita
最近ちらほらベイズ最適化について聞くのでまとめてみました。 特に専門でもないので間違ったことが書いてあったりするかもしれませんがもし発見したら指摘して頂けると助かります。 ベイズ最適化のモチベーション 世の中、実際に実験することが面倒くさいものはかなり多いです。なので計画的に実験をデザインしたくなります。 そこで実験するたびに今までの実験結果に基づいて"ベイズ的に"次の実験をデザインするのがベイズ最適化です。 実際使われている分野としては例えば 広告(どのようにA/B testするかとか) 生物学(良さそうなDNAを決定してそれに基づいて実験したいときとか?) 物理or化学（マテリアルデザイン） 機械学習(Deep Learningなど)におけるハイパーパラメータサーチ 強化学習 みたいなものがあるそうです。 最も基本的な例である機械学習のハイパーパラメーターサーチにおいてはマニュアルであ
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
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