Edward、PyStan、PyMC3で状態空間モデルを実装してみた
今回は、状態空間モデルの中でも基礎となる、ローカルレベルモデルをPyStan、PyMC3、Edwardで実装してみました。 コードは以下にも置いておきました。 ※Stanのログ出力も入ってしまって、とても長いので注意 GitHub: https://github.com/Gin04gh/datascience/blob/master/compare_state_space_model/notebook.ipynb Statsmodelsで状態空間モデル 適当に時系列データを作成します。 import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pylab as plt %matplotlib inline from tqdm import tqdm y = np.cumsum(np.random.normal(size=100)) plt
PyMC3でMCMC入門(2) - old school magic
概要 前回は、PyMC2 向けのチュートリアルを PyMC3 に書き換えることでPyMC3 に入門してみました。 今回は、PyMC3 のチュートリアルを見て、実際にモデルを記述する時どういった流れになるか見てみようと思います。 チュートリアル PyMC3 チュートリアル http://nbviewer.ipython.org/github/pymc-devs/pymc/blob/master/pymc/examples/tutorial.ipynb このチュートリアルを頭から見てみましょう。 まずはサンプルの生成です。 import pymc as pm import numpy as np ndims = 2 nobs = 20 xtrue = np.random.normal(scale=2., size=1) ytrue = np.random.normal(loc=np.exp(x
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