「ベイズ統計で実践モデリング」という書籍に掲載の事例をPythonで実装してみます。生で書くのではなく、PyMC、Pyroという二つのPPLを使ってを書いていきます。 今回は第4章のガウス分布を使った推論です。

「ベイズ統計で実践モデリング」という書籍に掲載の事例をPythonで実装してみます。生で書くのではなく、PyMC、Pyroという二つのPPLを使ってを書いていきます。個人的なPPLの練習です。

混合分布（混合モデル）はモデルを潜在変数でスイッチする構造を持ったモデルであり、実用的な観点でも面白いです。弊ブログでは数回にわたって、混合分布を使って遊んでみています（これが５記事目）。本記事では、これまで既知としていた混合数（クラスタ…

8/8のPPLに関する勉強会でLTしてきたので、資料と簡単な解説をまとめます。

変分推論の自動化アルゴリズムの一つ、ADVI(自動微分変分推論)を使ってガウス混合分布のパラメータ推論をやってみました。ADVIはPyMC3に実装されているので、モデルを定義すれば簡単に試すことができました。

混合分布（混合モデル）はモデルを潜在変数でスイッチする構造を持ったモデルであり、実用的な観点でも面白いです。数回にわたって、混合分布を使って遊んでみています。第3弾では、線形回帰モデルのパラメータ推論（ベイズ線形回帰）と線形回帰モデルを混合…

混合モデルは観測モデルを潜在変数でスイッチする構造を持ったモデルであり、実用的な観点でも面白いです。 これから数回にわたって、混合分布のパラメータ推論を近似ベイズ（MCMC）を使って遊んでみようと思います。第2弾の本記事では、ガウス混合分布のパ…

混合モデルは観測モデルを潜在変数でスイッチする構造を持ったモデルであり、実用的な観点でも面白いです。 これから数回にわたって、混合分布のパラメータ推論を近似ベイズ（MCMC）を使って遊んでみようと思います。第1弾の本記事では、混合分布の中でもよ…