キャメロン・デビッドソン=ピロン

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Pythonで体験するベイズ推論 Pymcによるmcmc入門

キャメロン・デビッドソン=ピロン

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基本情報

ジャンル
：
物理・科学・医学
ISBN/カタログNo
：
ISBN 13 : 9784627077911
ISBN 10 : 4627077912
フォーマット
：
本
出版社
：
森北出版
発行年月
：
2017年04月
発売国
：
日本
共著・訳者・掲載人物など
:
玉木徹 ,  
追加情報
:
２７２ｐ；23

内容詳細

ＰｙｔｈｏｎでＭＣＭＣを走らせれば、ベイズ推論のエッセンスが見えてくる。プログラミングを通して学ぶ、ベイズ推論の新しい入門書。実践的なＰｙｔｈｏｎコードを多数掲載。

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

【著者紹介】
キャメロン・デビッドソン=ピロン : 応用数学を専門とし、扱う分野は遺伝子や病気の進化的ダイナミクスから金融商品価格の確率モデリングまで多岐にわたる。カナダのオンタリオ州ゲルフで育ち、ウォータールー大学とモスクワ自由大学で学んだ。現在はカナダのオンタリオ州オタワ在住、ｅコマースプラットフォームを提供する企業Ｓｈｏｐｉｆｙに勤務

玉木徹 : ２００１年名古屋大学大学院工学研究科博士課程後期課程修了。新潟大学工学部助手。２００３年新潟大学自然科学研究科助手。２００５年広島大学大学院工学研究院准教授。博士（工学）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

（「BOOK」データベースより）

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読書メーターレビュー

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  • yyhhyy さん

    読了日：2022/10/22

    PyMC2だがベイズ推論の基礎を網羅。ありがちな注意点などの記載もある。”専門家にヒアリングして事前分布を考えるときのテク”など手拾いため、深堀りが少ない項目も多い。

  • 好奇心の横断歩道を渡る！ さん

    読了日：2021/02/09

    本書で使われているPyMCは、PyMC2。AnacondaではPyMC2(ライブラリの名前は数字なしのpymc)が存在しないのかな？見つからなかったので、Anacondaでつくった環境ににpipのpymcを混ぜて使おうとしたら、よくわからないエラーでダウンロードできなかった。3の方で同じ動作を再現しつつ書いてたけど、時間を食いすぎる。///①Anaconda環境にこだわっていて、②たぶん本書で触れない階層ベイズモデリングが今の目標で、③PyMC3を使いたい、ので見切りをつけた。統計はRの方が強いのかな。

  • Sean さん

    読了日：2019/05/13

    MCMCのコーディング部分を学ぶ。他にもいくつか、MCMCの利用上重要な概念も書いてあってそこは有用。 でも基本理論は記載していないので別の書籍で学ぶ必要がある。

  • あやたふ さん

    読了日：2019/01/13

    内容は極めて実践的。前半はPyMCのチュートリアル、後半は難しいがいろいろなデータの実例を用いて解説がされているため面白い。ソースコードもjupyter形式で公開されている。データの読み込み・整形・グラフの描画（matplotlib）部分のコードまで本に転記されているため親切（むしろその部分が参考になる）。正直理論を細かく知らなくても不思議と使えるようになる（気がする）。一応訳書なので日本語が独特。ベイズ推定に限らずサラッと重要なことを随所で述べてたりする。

  • もるもる さん

    読了日：2018/06/18

    Pythonの基礎知識がまったくなかったため、なんとなくで流し読みしてしまった。一方、ベイズ推論についても特段の説明があるわけではないので、双方の基礎を先におさえてから読まれたし。

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応用数学を専門とし、扱う分野は遺伝子や病気の進化的ダイナミクスから金融商品価格の確率モデリングまで多岐にわたる。カナダのオンタリオ州ゲルフで育ち、ウォータールー大学とモスクワ自由大学で学んだ。現在はカナダのオンタリオ州オタワ在住、ｅコマースプラットフォームを提供する企業Ｓｈｏｐｉｆｙに勤務

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