日本語で学べるベイズ統計学の教科書10冊 - Qiita
東京大学・株式会社Nospareの菅澤です． 今回はベイズ統計学を勉強する上で個人的にオススメな日本語の教科書10冊を簡単に紹介したいと思います． 一般的な方法論・基礎理論 中妻照雄『入門ベイズ統計学』 簡単な例と実践的な例を使ってベイズ推論の考え方が導入された後，マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)の基礎的な事項がまとめられています．基本的な数理統計学が理解できていれば十分読める内容になっている印象です．この本の続編である中妻照雄『実践ベイズ統計学』では，ファクターモデルやそのポートフォリオ選択への応用，ベイズ的線形回帰モデル，モデル平均化法などのより発展した内容について丁寧に解説されています． 伊庭幸人・種村正美・大森裕浩・和合肇・佐藤整尚・高橋明彦『計算統計II』 かなりボリュームのある内容の本です．基本的な話題として，MCMCの基礎や標準的な統計モデルにおけるベイズ推論に関して数
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https://x.com/ml_deep/status/1693614347170525368?s=12&t=suYC6B2IhN7jv0qU5zDxmQ
https://twitter.com/daiti_m/status/1665366056981139456?s=12&t=suYC6B2IhN7jv0qU5zDxmQ
https://twitter.com/Nospare_Inc/status/1453896104244772870
番翁 on Twitter: "モンティホール問題、箱が3つだから混乱しちゃうけど、箱が5000兆個ぐらいあって、自分が選ばなかった4999兆9999億9999万9999個の箱のうち4999兆9999億9999万9998個の箱を開けてくれたら流石にみんな自分の選択変えると思うんよね"
Kazunori Sato on Twitter: "Human in the loopによる能動学習とベイズ推定による実験計画の組み合わせ。単純に最適なパラメータの組合せを得るのでなく、よりdiversityと網羅性の高い方向を人間と共同で探索、現実世界での価値の高い結果を探す..… https://t.co/i1gJgFLXxx"
某ことり on Twitter: "「ベイズと実装」みたいな話ができる人いないだろうか。ベイズ的な推測で、1回きりでなく毎日とか毎分何らかの値を出したいときに、何（言語、ツール）を使ってどう作っているのか、みたいな。"
Stat.ML Papers on Twitter: "How Bayesian Should Bayesian Optimisation Be?. (arXiv:2105.00894v1 [cs.LG]) https://t.co/W4KqQaoWta"
