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Pythonで体験するベイズ推論~PyMCによるMCMC入門~
キャメロン・デビッドソン=ピロン
著
玉木 徹
翻訳
発行年月 |
2017年04月 |
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言語 |
日本語 |
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媒体 |
冊子 |
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ページ数/巻数 |
13p,249p |
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大きさ |
22cm |
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ジャンル |
和書/理工学/数学/確率論・数理統計学 |
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ISBN |
9784627077911 |
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商品コード |
1024290867 |
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NDC分類 |
417 |
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本の性格 |
実務向け |
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新刊案内掲載月 |
2017年05月2週 |
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商品URL
| https://kw.maruzen.co.jp/ims/itemDetail.html?itmCd=1024290867 |
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著者紹介
玉木 徹(翻訳):広島大学 准教授 博(工)
内容
◆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