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Pythonで体験するベイズ推論

キャメロン・デビッドソン=ピロン  著

玉木 徹  翻訳
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価格 \3,456(税込)         

発行年月 2017年04月
出版社/提供元
言語 日本語
媒体 冊子
ページ数/巻数 13p,249p
大きさ 22cm
ジャンル 和書/理工学/数学/確率論・数理統計学
ISBN 9784627077911
商品コード 1024290867
NDC分類 417
基本件名 数理統計学-データ処理
本の性格 実務向け
新刊案内掲載月 2017年05月

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

目次

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