Fitting gaussian process models with examples in Python
Data ScienceFitting gaussian process models in Python Chris Fonnesbeck2022-03-08 | 27 min read A common applied statistics task involves building regression models to characterize non-linear relationships between variables. It is possible to fit such models by assuming a particular non-linear functional form, such as a sinusoidal, exponential, or polynomial function, to describe one variable's res
【新書紹介】「Pythonで体験するベイズ推論 - PyMCによるMCMC入門 」 | DERiVE コンピュータビジョン ブログ
このサイトについて DERiVEはコンピュータビジョン、画像認識が専門のMasaki Hayashiがお送りしている、コンピュータビジョン(Computer Vision)を中心としたITエンジニア、研究向けのブログです。※「DERiVE メルマガ別館」は2015/9月で廃刊致しました、 Tweet この記事では、先日4月初めに森北出版から出版されました「Pythonで体験するベイズ推論 - PyMCによるMCMC入門 」をご紹介します。 森北出版による本書のHP : http://www.morikita.co.jp/books/book/3155 本書籍を出版社様から献本頂いたのと、いつもお世話になっている広島大学 玉木先生が翻訳した書籍であるということもあり、こちらにて本書を簡単にだけですがご紹介させていただきます。まだ、私もつぶさに本を読み込んだわけではないのと、そもそも私はベイズ
『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
Why hierarchical models are awesome, tricky, and Bayesian
Hierarchical models are underappreciated. Hierarchies exist in many data sets and modeling them appropriately adds a boat load of statistical power (the common metric of statistical power). I provided an introduction to hierarchical models in a previous blog post: Best Of Both Worlds: Hierarchical Linear Regression in PyMC”, written with Danne Elbers. See also my interview with FastForwardLabs whe
PyMC3で階層ベイズモデル - シックスネーションズ - 忘れないようにメモっとく
この記事は、PyMC3のドキュメント A Hierarchical model for Rugby prediction — PyMC3 3.0 documentation のコードを引用しています。 PyMC3でラグビーの階層ベイズモデリング 元記事では、シックスネーションズ2014の各試合を階層ベイズでモデリングしている。元記事自体も、プレミアリーグのモデリングをした記事を元ネタにしているらしい。 A Hierarchical Bayesian Model of the Premier League シックスネーションズ シックスネーションズ、欧州チャンピオンを決める大会。2015年ラグビーワールドカップでジャパンがスプリングボクスから大金星を挙げて、ブームと呼べるほどの注目を集めたラグビーだけど、「シックスネーションズ」の知名度はまだまだ感がある。 でもでもおそらく、クラブ、インター
Automatic autoencoding variational Bayes for latent dirichlet allocation with PyMC3 — PyMC3 3.10.0 documentation
Automatic autoencoding variational Bayes for latent dirichlet allocation with PyMC3¶ For probabilistic models with latent variables, autoencoding variational Bayes (AEVB; Kingma and Welling, 2014) is an algorithm which allows us to perform inference efficiently for large datasets with an encoder. In AEVB, the encoder is used to infer variational parameters of approximate posterior on latent variab
"PyMC3" x "DNN" x "ADVI"で学習させて重みを可視化したら綺麗だったと言う話 - Obey Your MATHEMATICS.
こんにちは。 先日今話題沸騰中の ライブラリ Edward でVariational InferenceでBayesian DNNを学習させてみたと言う記事を書きました: mathetake.hatenablog.com 今回の記事は、Edwardの対抗馬(？)の一つであるPyMC3 を使って DNNの分類器をADVIでミニバッチ学習させるまでの道のりとその結果を簡単にご報告します。 例のごとく、Higgs粒子のデータセット mathetake.hatenablog.com を使います。 PyMCの開発者のブログ記事↓をかなり参考にしました。 Bayesian Deep Learning コード全文はこの記事の下にGistのリンク張っておきますのでそちらを。 §1 準備 まず諸々のモジュールをimportしてから 前回の記事で作成したデータセットを読み込み、加工します。 import py
アヒル本のモデルをいくつかPyMCで実装しました. 詰まったところ. - Obey Your MATHEMATICS.
今話題のアヒル本 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 (8件) を見る の後半の方にあるモデルをいくつかPyMC3で実装しました： github.com 特に一番重要であろうChapter8は全部実装してあります。 間違いや、こうしたらどうですか？みたいなコメントあったらTwitterまで御連絡ください。 この本は”統計モデリングとは”から始まり懇切丁寧にベイズ統計の実践方法を解説してあり、とてもためになります。 データ分析プロセス↓に並んで、Rユーザー以外にもおすすめ出来ます。*1 データ分析プロセス (シリーズ Useful R 2) 作者: 福島真太朗,金明哲出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2015/06/25メディア: 単行
Dependent Density Regression with PyMC3
My last post showed how to use Dirichlet processes and pymc3 to perform Bayesian nonparametric density estimation. This post expands on the previous one, illustrating dependent density regression with pymc3. Just as Dirichlet process mixtures can be thought of as infinite mixture models that select the number of active components as part of inference, dependent density regression can be thought of
自動微分変分ベイズ法の紹介
5. ベイズ推定 ベイズ推定は観測データに基づいて確率モデルのパラメータの不確 かさを 推定する⽅法です. p(X|D) = p(D|X)p(X) p(D) • X: 確率モデルのパラメータ • D: 観測データ • p(X): 確率モデルのパラメータ事前分布 • p(D|X): 尤度 • p(X|D): 確率モデルのパラメータ事後分布 事後分布を解析的に計算できるのは限られた場合であり, 複雑な確率モデルでは近似計算が必要です. 5 6. ベイズ推定の近似計算 MCMC 事後分布からサンプリングを⾏う⽅法です. • ⻑所: 複雑な式の導出が不要 （尤度と事前分布を記述すれば良く, 分布に関する仮定が緩い） • 短所: マルコフ連鎖の収束判定が難しい 変分ベイズ法 事後分布を試験分布で近似する⽅法です. • ⻑所: MCMC と⽐べて収束が速い • 短所: 確率モデルごとにパラメータ更新式
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Welcome to PyMC3’s documentation! — PyMC3 3.5 documentation
pymc3/stein.py at master · pymc-devs/pymc3 · GitHub
A summary of "Generalizing Hamiltonian Monte Carlo with Neural Networks" | Colin Carroll
Implementing WAIC · Issue #888 · pymc-devs/pymc
Hello, world! Stan, PyMC3, and Edward | Statistical Modeling, Causal Inference, and Social Science
MRPyMC3 - Multilevel Regression and Poststratification with PyMC3
Hamiltonian Monte Carlo in PyMC3
Stochastic Gradient Hamiltonian Monte Carlo · Issue #1958 · pymc-devs/pymc
https://wellcomeopenresearch.org/articles/1-23/v1
https://github.com/taku-y/pymc3/blob/89b8634a2fd30ef96429953558bf360132b6153f/docs/source/notebooks/convolutional_vae_keras_advi.ipynb