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a:9:{s:12:"shoshi_title";s:36:"Pythonで体験するベイズ推論";s:11:"shoshi_isbn";s:17:"978-4-627-07791-1";s:16:"shoshi_publisher";N;s:11:"description";s:1493:"◆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";s:6:"author";s:65:"キャメロン・デビッドソン=ピロン(著/文)…他1名";s:10:"publishers";s:12:"森北出版";s:9:"publisher";N;s:9:"productor";s:12:"森北出版";s:12:"release_date";i:1491404400;}

Pythonで体験するベイズ推論 PyMCによるMCMC入門

コンピュータ ラノベ

キャメロン・デビッドソン=ピロン(著/文), 玉木 徹(翻訳)
発行:森北出版

菊判   272頁 
定価 3,200円+税

ISBN 978-4-627-07791-1   C3041

書店発売日 2017年4月6日
登録日 2017年3月3日

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紹介

◆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

第1章 ベイズ推論の考え方
第2章 PyMCについてもう少し
第3章 MCMCのなかをのぞいてみよう
第4章 偉大な定理,登場
第5章 損失はおいくら?
第6章 事前分布をハッキリさせよう
第7章 ベイズA/Bテスト

著者プロフィール

玉木 徹(タマキトオル)

広島大学 准教授 博(工)

上記内容は本書刊行時のものです。