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  • カテゴリ:一般
  • 発売日:2017/04/06
  • 出版社: 森北出版
  • サイズ:22cm/249p
  • 利用対象:一般
  • ISBN:978-4-627-07791-1
  • 国内送料無料
専門書

紙の本

Pythonで体験するベイズ推論 PyMCによるMCMC入門

著者 キャメロン・デビッドソン=ピロン (著),玉木 徹 (訳)

PythonのMCMCライブラリPyMCを用いて、豊富な例題でベイズ推論を実践するスタイルの入門書。数式は最低限に控えて、ベイズ推論のコンセプトを伝える。実践的なPyth...

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Pythonで体験するベイズ推論 PyMCによるMCMC入門

税込 3,520 32pt

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商品説明

PythonのMCMCライブラリPyMCを用いて、豊富な例題でベイズ推論を実践するスタイルの入門書。数式は最低限に控えて、ベイズ推論のコンセプトを伝える。実践的なPythonコードを多数掲載。【「TRC MARC」の商品解説】

◆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【商品解説】

目次

  • 第1章 ベイズ推論の考え方
  • 第2章 PyMCについてもう少し
  • 第3章 MCMCのなかをのぞいてみよう
  • 第4章 偉大な定理,登場
  • 第5章 損失はおいくら?
  • 第6章 事前分布をハッキリさせよう
  • 第7章 ベイズA/Bテスト

著者紹介

キャメロン・デビッドソン=ピロン

略歴
〈キャメロン・デビッドソン=ピロン〉ウォータールー大学とモスクワ自由大学で学んだ。専門は応用数学。eコマースプラットフォームを提供する企業Shopify勤務。

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評価内訳

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2021/02/27 22:24

投稿元:ブクログ

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