統計モデリング
TL;DR 最近出版された「Bayesian Analysis with Python - Second Edition」への序文をPyMC3のコア開発者であるThomas Wieckiがブログ記事で書いていたので翻訳してみました. 「Pythonによるベイズ統計モデリング: PyMCでのデータ分析実践ガイド」という訳書…
UberのAIラボがPyroという深層学習+ベイズのPythonライブラリを発表したブログ記事をサマリ翻訳してみた. 2017年11月の記事で若干古いが, 他にPyMC4やTFP（Tensorflow Probability）などのライブラリがある現状, Pyroがどのようなポジショニングをしているか…
気分転換にベイズや確率プログラミングに関する英語記事や論文の翻訳サマリをさっくり書いていく予定. 第一回目はPyMC3の開発者のインタビュー記事. TL;DR PyMC3の開発者であり, かつQuantopian という投資会社で働いている Thomas Wiecki へのインタビュー…
目標ややりたいことは書き留めたり人に宣言した方がいいらしいので、改めてまとめてみた。 TL;DR 一言でいうと ベイズ x python x 金融 の3つに関連することだけやっていくつもり(｀・ω・´) 基本方針として Focus（選択と集中） にこだわって、 やること も…
3.3 背景知識の役割 背景知識を活用することで内部構造がブラックボックスな問題（逆問題: inverse problem）を解く手がかりとなる. 逆問題の回答は何通りもあり得, 答えが一意に定まらない問題は不良設定問題（ill-posed problem）と呼ぶ. データを活用して…
3.1 データ解析の前準備 このあたりのデータ前処理（Data Preparation）のプロセスは一般的なものなので特に深入りしない. データの分布を可視化して確認する点は機械学習のEDA（Exploratory Data Analysis）のプロセスでも重要とされているが, 多くの統計モ…
2.4 ベイズ推定とMCMC 伝統的な統計学の手法や最尤推定の問題を解決する一つの手法がベイズ推定（Bayesian inference）とマルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）. ベイズ統計 パラメータを確率変数とみなして確率分布を推定する（伝統的な統計学の点推定と異な…
はじめに この本はStan（スタン）というソフトウェアとそのR用のパッケージであるRStan（アールスタン）を使って, 統計モデリングを習得する本である イントロで書籍の目的や内容や流れ, 前提知識や対象読者が記載されていたいりするので意外と大事です. ま…
はじめに この本はStan（スタン）というソフトウェアとそのR用のパッケージであるRStan（アールスタン）を使って, 統計モデリングを習得する本である イントロで書籍の目的や内容や流れ, 前提知識や対象読者が記載されていたいりするので意外と大事です. ま…
TL;DR 今後は以下の書籍を読んで勉強した内容をブログに書いていこうと思います(｀・ω・´) StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R) StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R)作者: 松浦健太郎,石田基広出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2016/10/2…
