◆Pythonモジュール「PyMC2」初の解説書
「PyMC」は,NumPy,SciPy,Matplotlibなどのツールとも高い親和性をもつ,MCMC(マルコフ連鎖モンテカルロ法)を用いたベイズ推論のためのPythonモジュールです.こうしたツールの登場により,これまで敷居の高かったベイズ推論を用いたデータ解析は,ますます実用性を高めています.
◆MCMCを動かしながら体得! ――ベイズ推論の新しい学び方
ベイズ推論をデータ分析で実践するまでには,従来は「ベイズ統計の基礎を学ぶ」 →「高度な計算手法の原理と実装法を学ぶ」→「コードを書いて実データを解析する」というステップが必要でした.しかしPyMCを使えば,このプロセスを大幅に短縮し,「いきなりMCMCを走らせる」→「結果を見ながらベイズ推論のエッセンスを学ぶ」という,効率的かつ実用的な学習法が実現します.Jupyter NotebookでのPythonコードが多数掲載された本書は,その格好の手引きです.
~~本書を読めばわかること~~
・ベイズ推論とはなにか,他の統計的推論との違い
・統計モデルをPyMCで実装する方法
・MCMCの考え方と威力
・損失関数の選び方・使い方
・事前分布の選び方と,サンプルサイズによる影響
・ベイズ主義的なA/Bテストの実践方法
PyMCでMCMCを実践し,結果を見ながら読み進められる,実用的なベイズ推論の入門書.
・ベイズ分析を行えるようになるためのおすすめの日本語の書籍[2021-01-19に投稿]
・統計初心者がベイズ統計学に入門するまでの勉強法[2019-12-17に投稿]
・機械学習などの本でよく出てくる数式の、Qiitaでの書き方集[2018-10-01に投稿]
・PyMC3を使って変化点検出のベイズ推論をする[2018-05-28に投稿]
・非理系出身エンジニアが、数式への抵抗を減らすのに役立ったこと[2018-05-07に投稿]
・GANsに関して、なるべく分かりやすく書いてみる。[2018-04-09に投稿]
・[Python]レビューソート問題をベイズ推論で解いてみる[2018-04-01に投稿]
・MCMC初心者がpymc3で株価の期待日次リターンを推定してみる[2018-01-05に投稿]