ベイジアンモデル

Python

SIRモデルで新型コロナウイルスの感染者数の収束を予測してみた

SIRモデルのパラメータの推定は、オーソドックスには最尤推定などが用いられるようですが、今回はベイズで定式化して、ベイズ推定もやってみました。 国別のデータを使った分析は最近よく見ますので、今回は以下のデータを使って、都道府県別の感染流行の予測を行ってみます。
Chainer

Dropoutによる近似ベイズ推論について2

以前に、Dropoutによる近似ベイズ推論に関する記事をあげました。 上記では、ソフトマックス関数の出力値の平均を、カテゴリカル分布のパラメータと見て、その不確実性をエントロピーとして算出していました。
Chainer

Dropoutによる近似ベイズ推論について

割と今更ですが、深層学習において、汎化性能を保つための工夫の一つであるDropoutを使って推論を行うことが、近似的にベイズ推論になっているという論文がありますので、それについて記します。 また、実際に試験的にMNIST画像分類で推論をしてみて、様子について確認してみようと思います。
Edward

Edward、PyStan、PyMC3で状態空間モデルを実装してみた

状態空間モデルの勉強をしていましたので、実装について書きます。 PyStanやPyMC3の実装は、ある程度参考になる例が多いのですが、Edwardの実装例は見当たりませんでしたので、どんな感じになるか試しに実装してみました。
Edward

ベイジアンニューラルネットワークで毒キノコ分類を実装してみた

最近勉強中のEdwardを使って、ベイジアンニューラルネットワークを実装してみました。 公式ページには、ちょっとした参考程度にしかコードが書いてなくて、自信はありませんが、とりあえず学習はしてくれたようです。 ちなみに今回は、データをKaggleのデータセットで行い、実装もKaggleのkernelを使ってみました。
PyMC

Pythonで地理データを階層ベイズモデルで推定・可視化してみた

(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); 続き。 まぁ、続きと言いますか、少し前に書籍の『岩波データサイエンスVol.4 -地理空間情報処理-』を読みました。 そう...
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