『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
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PyMC3でMCMC入門(1) - old school magic
概要 先日、Tokyo.scipy というイベントがありました。 Tokyo.scipy Python で科学技術計算を用いる方々の勉強会だそうです。 私は参加していないのですが、PyMC に関するセッションがあったそうです。 PyMCがあれば，ベイズ推定でもう泣いたりなんかしない サンプル1(単純なガウス分布の平均パラメータの推定) サンプル2(1入力，1出力のガウス単純ベイズ) 機械学習やデータマイニングで有名な神嶌先生の発表資料です。 非常に分かりやすいスライドでした。 このセッションで用いている PyMC は PyMC2 ですが、せっかくなので PyMC3 で書き換えてみました。PyMC3 の入門にちょうどいいのではないかと思います。 PyMC3 のインストール こちらの記事をご参照ください。 Python3でPyMCのインストール - old school magic サンプル1
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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pymc/pymc3/examples/GLM-hierarchical-ADVI.ipynb at 980a96f392380cf0aca0382c4652856ada565340 · pymc-devs/pymc
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