ytanaka

準備 　ここでベイジアン加法回帰ツリー(BART)のコードを実行させるには、Python3.8(3.7<= python < 3.11)の環境が必要です。 下のログは、パッケージマネージャ ...

import arviz as az import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import pat ...

このチュートリアルは、ベイジアン一般化線形回帰(GLMs)の３部構成の2番目です。初稿は、Thomas Wieckiのブログによります。 このブログの投稿では、以下のことを記します。 線形回帰チュート ...

pyMCを使った　Hogg 2010 信号とノイズの方法を用いた外れ値検知のロバスト回帰 設定 インストレーションノート 　実装されたノートブックの環境と依存性の完全な詳細はオリジナルプロジェクトのR ...

　ベイジアン構造化時系列モデルは任意の観測時系列データの構造上の継承について学習する興味深い方法です。それはまた私たちに予測問題について別な視点を与える将来を推測するための暗黙の予測分布を作る能力を与 ...

目新しさ検出 One class SVMの使用例。 One class SVMは、新しいデータがトレーニングセットと似通っているか異なっているかを分類する：目新しさ検出(novelty detecti ...

最近傍分類のサンプル使用です。各クラスの決定範囲を図示します。 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from matplotli ...

　次元縮約のための近傍成分分析(NCA)の使用例です。 　この例では異なる次元縮約法を数値のデータセットに適用して比較します。データセットは０〜９の数値のイメージを各クラスおよそ１８０サンプル保持して ...

近傍成分分析の有無による最近傍(nearest neighbor)分類の比較の例です。 本来の特徴のユークリッド距離と、近傍成分分析によって学習した変換後のユークリッド距離を用いた時の最近傍分類によっ ...

　因果推論と観測値に対抗する(counterfactual:注1)思考は本当に興味深いものですが、複雑なトピックです。それでもやはり相対的に簡単な例を通してその考えを理解するために前進することができま ...