【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
Google グループ
Google グループでは、オンライン フォーラムやメール ベースのグループを作成したり、こうしたフォーラムやグループに参加したりすることで、大勢のユーザーと情報の共有やディスカッションを行うことができます。
Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers
Probabilistic Programming & Bayesian Methods for Hackers¶Using Python and PyMC¶The Bayesian method is the natural approach to inference, yet it is hidden from readers behind chapters of slow, mathematical analysis. The typical text on Bayesian inference involves two to three chapters on probability theory, then enters what Bayesian inference is. Unfortunately, due to mathematical intractability of
while my_mcmc: gently(samples) - The Best Of Both Worlds: Hierarchical Linear Regression in PyMC
As you can see, we have multiple radon measurements (log-converted to be on the real line) in a county and whether the measurement has been taken in the basement (floor == 0) or on the first floor (floor == 1). Here we want to test the prediction that radon concentrations are higher in the basement. The Models Pooling of measurements Now you might say: “That’s easy! I’ll just pool all my data and
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