『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
Bayesian Survival Analysis in Python with pymc3
44 Each row represents observations from a woman diagnosed with breast cancer that underwent a mastectomy. The column time represents the time (in months) post-surgery that the woman was observed. The column event indicates whether or not the woman died during the observation period. The column metastized represents whether the cancer had metastized prior to surgery. This post analyzes the relatio
Posterior Predictive checks and prediction - PyMC3
Posterior Predictive Checks in PyMC3 PPCs are a great way to validate a model. The idea is to generate data sets from the model using parameter settings from draws from the posterior. PyMC3 has random number support thanks to Mark Wibrow as implemented in PR784. Here we will implement a general routine to draw samples from the observed nodes of a model. %matplotlib inline import numpy as np import
emcee — emcee 2.2.1 documentation
Seriously Kick-Ass MCMC¶ emcee is an MIT licensed pure-Python implementation of Goodman & Weare’s Affine Invariant Markov chain Monte Carlo (MCMC) Ensemble sampler and these pages will show you how to use it. This documentation won’t teach you too much about MCMC but there are a lot of resources available for that (try this one). We also published a paper explaining the emcee algorithm and impleme
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。
ディリクレ過程ガウス混合モデルの Python 実装(「続・わかりやすいパターン認識」ノート) - old school magic
続・わかりやすいパターン認識―教師なし学習入門― 作者: 石井健一郎,上田修功出版社/メーカー: オーム社発売日: 2014/08/26メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (2件) を見る 「続・わかりやすいパターン認識」12章のディリクレ過程ガウス混合モデル(DPGMM)を Python で実装してみました。 コードはこちら。 http://nbviewer.ipython.org/github/breakbee/PyNote/blob/master/Implementation_of_DPGMM.ipynb 参考 wishart and inverse wishart sampler ウィシャート分布 - MATLAB & Simulink - MathWorks 日本 掲載されているアルゴリズムでは、 中華料理店過程(CRP)で潜在変数(クラスタ)のサンプリング
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
Frequentism and Bayesianism IV: How to be a Bayesian in Python | Pythonic Perambulations
I've been spending a lot of time recently writing about frequentism and Bayesianism. In Frequentism and Bayesianism I: a Practical Introduction I gave an introduction to the main philosophical differences between frequentism and Bayesianism, and showed that for many common problems the two methods give basically the same point estimates. In Frequentism and Bayesianism II: When Results Differ I wen
レプリカ交換モンテカルロ法（パラレル・テンパリング）による混合ガウス分布に従う乱数の生成 - My Life as a Mock Quant
マルコフ連鎖モンテカルロ法（メトロポリス法）による混合ガウス分布に従う乱数の生成 - My Life as a Mock Quant でやった内容の欠点とそれを補うためにもうちょっと高尚な手法である拡張アンサンブル法の１つ「レプリカ交換モンテカルロ法」を用いてやりましたよというお話。 シミュレーション条件・パラメーター設定に関しては適当なんで要考察。自分が扱いたい問題に応じてこれはやらないといけない。 通常のマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)での問題点 マルコフ連鎖モンテカルロ法（メトロポリス法）による混合ガウス分布に従う乱数の生成 - My Life as a Mock Quant でやった通常のいわゆるマルコフ連鎖モンテカルロ法を用いた「混合ガウス分布」からの乱数生成方法だと、２つのガウシアンのピーク（平均値）が離れているとうまくいかない。 実際に平均値を(-3,-3),(3,3)
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pymc/pymc3/examples/GLM-hierarchical-ADVI.ipynb at 980a96f392380cf0aca0382c4652856ada565340 · pymc-devs/pymc
pymc3/GP-smoothing.ipynb at gp-smoothing-example · akuz/pymc3 · GitHub
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https://docs.pymc.io/
PyMC: Bayesian Stochastic Modelling in Python
databozo.com - このウェブサイトは販売用です！ - databozo リソースおよび情報
GitHub - nchopin/py-smc2: Automatically exported from code.google.com/p/py-smc2
http://pymc-devs.github.io/pymc/