ベイズ統計学

Python R

ベイズ統計学でブログのアクセス数を解析する

ある時期からユーザー数が増えた感じがしていますが、機械学習で解析できないでしょうか。出来ます。ポアソン混合モデル+変分推論を使って当ブログのユーザー数を解析します。
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変分推論をpythonで実装する

ポアソン混合モデルを変分推論で近似するクラスをpython で実装します。ELBOを監視して、計算を早めに止めるEMアルゴリズムちっくな手法も実装します。
ベイズ統計学

変分推論入門

変分推論でポアソン混合モデルを近似する式を導きます。最後に、EMアルゴリズムとの接点を紹介します。
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ベイズ線形回帰とEMアルゴリズム

EMアルゴリズムを応用して、ベイズ線形回帰のパラメーターを予測します。パラメーターを更新するための式を導出して、pythonで実装します。
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平均場近似(機械学習)

物理学科の人間は良く平均場近似を使います。機械学習でも全く同じ手法があります。機械学習で使う平均場近似を解説します。簡単な例で計算もしてみます。計算すると、変数間の相互作用を無視して平均されているのが分かります。
ベイズ統計学

ベイズ推定と最尤推定の比較

データが何かの分布に従うと仮定したら、パラメーターを求める為に何か計算をします。その時の手法として、最尤推定とベイズ推定があります。実例を通して、それぞれの手法の良し悪しを書いてみます。
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ベイズ線形回帰

ベイズの定理を用いて回帰分析を行います。ベイズの定理を使うと、予測値がどれくらい信頼できるかまで分かるので、データによっては積極的に使っていきたい代物でです。
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ベイズの定理応用(故障時期の予測)

対数正規分布は、モノが壊れる事象を表すのによく使われます。また、logを取ると正規分布に従うという性質を持ちます。故障の発生時期などをベイズの定理で予測する方法を紹介します。
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ベイズの定理計算練習

ベイズの定理定番の計算問題を考えます。正規分布に従うデータの平均値を推定する問題をベイズの定理で考えます。また、何個かデータを取得したとして、次に取得するデータの予測をベイズの定理で行ってみます。
統計学

正規分布の性質

正規分布の導入をします。確率になっていること、平均の値、分散の値を具体的に計算します。
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