Python 日本語レファレンスマニュアル

Python パレット

pyMC

: pyMC ベイズ・確率プログラミング
打ち切りデータモデル
2023/8/21 Censored, 生存分析
from copy import copy import arviz as az import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import p ...

: pyMC ベイズ・確率プログラミング
実験に基づく近似の概要
2023/8/21 変分推論
　ほとんどのモデルで、私たちは、NUTSやメトロポリスのようなMCMCアルゴリズムのサンプリングを使います。PyMCでは私たちは、MCMCのトレースをストアし、その後、それらを使って分析を実行します。 ...

: pyMC ベイズ・確率プログラミング
切り捨て、または打ち切りデータのベイジアン回帰
2023/7/22 Censored, Truncated
このノートブックは、あなたの結果の変数が切り捨てか打ち切りされている時に、線形回帰を導く方法の例を提供します。 from copy import copy import arviz as az imp ...

: pyMC ベイズ・確率プログラミング
平均と共分散関数
2023/7/20 ガウス過程, 共分散
%matplotlib inline import arviz as az import matplotlib.cm as cmap import matplotlib.pyplot as plt i ...

: pyMC ベイズ・確率プログラミング
GLM:階層回帰モデルのミニバッチADVI
2023/7/22 自動微分変分推論
ガウス混合モデルと異なり、(階層)回帰モデルは、独立した変数です。これらの変数は尤度関数に影響しますが、ランダム変数ではありません。ミニバッチを使う場合、それに注意すべきです。 %env PYTENS ...

: pyMC ベイズ・確率プログラミング
回帰不連続設計分析
2023/7/19 counterfactual, 因果推論
　半実験は、実験的な介入と量的な測定を含みます。しかし、半実験は、テストまたは、照合グループののためのユニット(例えば、細胞、人々、企業、学校、状態)のランダムな割り当ては含みません。このランダムな割 ...

: pyMC ベイズ・確率プログラミング
統計の信頼性と予測的較正
2023/9/28 信頼性
import os import random from io import StringIO import arviz as az import matplotlib.cm as cm import ...

: pyMC ベイズ・確率プログラミング機械学習
変分推論:ベイジアン・ニューラル・ネットワーク
2023/6/13 変分推論, 確率プログラミング
機械学習の現在のトレンド　確率プログラミング、機械学習、ビッグデータは、機械学習のもっとも大きなトピックです。確率プログラミングの中では、多くのイノベーションは変分推論を使ってスケールを問題にするこ ...

: pyMC ベイズ・確率プログラミング
多変量ガウシアン・ランダム・ウォーク
2023/7/22 ガウシアン・ランダム・ウォーク
import arviz as az import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pymc as pm import pyten ...

: pyMC ベイズ・確率プログラミング
多変量正規モデルのためのLKJコレスキー共分散事前分布
2023/6/8 LKJCholeskyCov, LKJ事前分布
　逆ウィッシャート分布は、多変量正規分布の共分散行列と共役の事前分布です。それは、現代のベイジアン計算メソッドとしては、あまり適しているわけではありません。この理由で、LKJ事前分布は多変量正規分布の ...

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