ハミルトニアンモンテカルロ法 - Qiitaはじめに 「ハミルトニアンモンテカルロ法」は、モデルのパラメータを推定する手法であり、 マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC法）の一種である。 確率的プログラミング言語のStanやPyMCで実装されており、誰でも容易に使うことができる。 様々なパラメータの推定手法 このようなモデルのパラメータを推定する方法に、「EMアルゴリズム」がある。 EMアルゴリズムは、Jensenの不等式を用いて、周辺化対数尤度を下限で近似する。 $ log\ p(x{\mid}{\theta}) \geq E_{z {\sim} q(z)} [log\ p(x, z {\mid}\theta)] $ そして、右辺を最大化することで、左辺の周辺化対数尤度に近づけていく。 しかし、モデル$p(x, z {\mid}\theta)$ が複雑だと、それ自体の解析的な計算ができないため、 EMアルゴリズムを適用することがで
