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とある難しい積分を行ないたいことがあり、MCMCが使えないかと思って以前読んだことはありますが、改めて読んでみました。積分の計算に寄与する箇所をマルコフ連鎖に基づいて重点的にサンプリングしよう、という考え方は非常にわかりやすい。この本で挙げてあるサンプルプログラムも(ヘボな点には目をつぶるとしても)わかりやすい。しかし自分でプログラムを書こうと思うとうまく書けないのは、何だかんだまだ身についていないからなのでしょう。もっと簡単な問題を使って少しずつ身につけていくべきかも
だいぶ落ち着いてきてそろそろまた本を読み始められそうです。今回の書評はナナが亡くなる前に書いていたものです。マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)法はベイズ推論に限らずいろいろな場面で使える非常に面白い手法です。Pythonで手軽に扱えるPyMCというライブラリがあるらしく、この本はそのPyMCのすごさをアピールする意図もあるようです。PyMCの簡単な使い方から始まり、ベイズ推論に応用するとどうなるかを簡単な事例を題材に解説しています。ベイズ推論は多くの場合解
機械学習でギブスサンプリングが必要になったので理論面からきちんと学習するためやさしいmcmc入門を以前読んだのですが、よくわからないなあという印象が残りました。この本も似たようなタイトルなのですが、・MCMCは複雑な積分を行なうものである・素朴なモンテカルロ法ではなぜうまくいかないのかといった根本的なところが明確に書かれているので、すっきりと理解できました。本の中でも何度も強調されていますが、ミソは「積分に寄与する箇所を重点的にサンプリングする」という点に尽きます。載
5メトロポリス・ヘイスティングス法(MH法)ギブス・サンプラーは、工夫すれば目標分布からサンプリングできる場合の手法ですが、MH法は、目標分布からサンプリングできない場合の手法です。この手法は、複雑な形状の目標分布から直接サンプリングできない場合に、目標分布が定常分布となるようなマルコフ連鎖を意図的に作り出します。まず、詳細釣り合い条件を満たす推移核P(A→B)からはうまくサンプリングできないので、これをサンプリング可能な提案分布q(A→B)に取り替えます(推移核が複雑
先日、MCMC(マルコフ連鎖モンテカルロ法)について、ネット検索していて、MCMCがお手軽に実行できる投稿記事を見つけたので紹介させていただきます。MCMCに興味のない人でもRを手軽に体験できる記事として有益ではないかと思います。石田淳さん(関西学院大学社会学部)という方がRPubs(※)に公開されている「MCMCをRで実装する」というタイトルで、「コインを10回投げて表の出る真の確率を推定する」というものです。MCMCを適用するまでもない簡単な例でしょうが、ここに
GWは今のところ勉強は思ったほどはかどっていませんが、最近買ったばかりの『RとStanではじめるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門』馬場真哉著(講談社)を読みはじめました。本やサポートページの説明を見ながらRのインストール、RStudioのインストール、Rtoolsのインストール、Stanのインストールおよび本書で使用するサンプルコードとデータのダウンロード、そしてこれらを連携させる作業をしていました。この手の本はここがスムーズにいかないために先に進めないということ
黒のもふもふもきたょ😍❤️❤️❤️
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*こんにちは、latteです!寒くなってきました、ソウル。今週はマイナスになるそうで、、、風邪に気をつけなければ!*今年のコートについて記事を読んでいたのですが。今年もやっぱりプードルコートなんでしょうか?*どこぞやのピンクのプードルコート、大流行でしたよね、、、笑mcmcでもここだけの話、コレ東大門の市場でとっても安いんですよね、、、
今日やっと…ohotoroのmcmcのアウターがきました💕ばり可愛いか!!ピンクといってもくすみ系なのでこの私でもいけそう!!デニムラバーな私は結構な確率でデニムはいてる…🤔💓そんなデニムにぴったりなんですー!!本当あったかいし軽いしオススメ😉💓届いてすぐきたからインナーちょっとあわんけど…モコモコ感伝わりますか!?他の色も欲しくなっちゃうのわかる〜〜でもでもでも!次欲しいのは去年みたZARAのファーコートなんで去年買わんやったんやろ…めっちゃ後悔💔また福岡