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xiangze's sparse blog

機械学習、ベイズ統計、コンピュータビジョンと関連する数学について

Exhaustive Hamilton Monte Carloの紹介

Stan Advent Calendar12/20の記事です。 Stan version2.10.0で実装されたExhaustive HMC(xHMC)というアルゴリズムについて 論文Identifying the Optimal Integration Time in Hamiltonian Monte Carlo の内容に基づいて説明します。

Recurrent Switching Linear Dynamical Systemsのstanでの再現

Stan Advent Calendar12/11の記事です。時系列の統計モデルに関する論文「Recurrent Switching Linear Dynamical Systems」の紹介とそのstanでの再現です、が現状うまくいっていません。。

stanとRでベイズ統計モデリングをいただきました。

ありがとうございます。 この本は著者の経験に基づくstanを用いた統計モデル構築と分析の方法について解説した他に類を見ない本になっています。StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R 2)作者: 松浦健太郎,石田基広,市川太祐,高橋康介,高柳慎一,福島真…

stanによるニューケインジアン・フィリップス曲線の推定

経済学においては失業率とインフレ率をプロットすると負の相関関係が見られるというのが知られていてフィリップス曲線と呼ばれるそうです。 https://gist.github.com/xiangze/b2a29f5f4ffb2be835b2#file-data_for_phillips-ipynb その関係は10年程度の長期間…

stanでODEパラメーター推定を試す(その1)

基本的には http://statmodeling.hatenablog.com/entry/sir-model-ode-1 と同じ内容なのですが、 時間の間隔を指定しなくてもよいのか transformed dataとして指定するx_i,x_tは必要か(stanを呼び出したコードからは見えない) という(個人的な)疑問点に関す…

Tokyo.stanの感想

stan開発者の一員であるBetancourtさんを招いたTokyo.stanを聴きにいきました。 Michael Betancourt's Stan Lectureを開催しました - StatModeling Memorandum 自分はstanを余り使いこなせていないのですが、主にアルゴリズムと実装に関する感想を書きます。

Stick breaking process in stan

The BUGS bookの293 pageに書かれていたStick breaking processをstanで実装、コンパイルができましたが、Errorの発生により評価が阻まれています。 82個の銀河の銀河系からの相対速度の分布がテストデータとして使われていますが、入手が難しそうなので手で…

日本の平均気温偏差の変動データのモデリングと分析

気象庁で 1898年から現在までの全国の平均気温の気温偏差を公開していたのでStanで時系列モデルを作り、その性能の評価を試みました。 ここでの結果には実際の気候変動の原因となっていると考えられている諸現象の効果は含まれておらず、大まかな傾向のみを…

Stanの現状と将来(v2.0.1)

STAN RELEASE NOTESとTo Do Listから個人的に気になる項目をピックアップしました。 DIC, WAIC,multi-threading,疎行列、ragged array、user-defined functionなどがきになります。MATLAB,Julia,Stataなどのインターフェースも提供予定?だそうです。 盛りだ…

あなたとpystan,いますぐapt-get

sudo apt-get update sudo apt-get install python-numpy sudo apt-get install cython sudo pip install pystan #additional libraries sudo apt-get install build-essential python-dev python-setuptools python-scipy libatlas-dev libatlas3-base sudo…

Pystanで自然言語処理 scikit.learnのdatasetで試す

scikit.learnは様々な機械学習のアルゴリズムのみならず、データセットも充実しています。stanのpythonラッパーpystanでこれを利用し、Stan manualのLDAのコードの性能を評価することを行いました。 20 newsgroupsというデータセットは名前の通りUsenetの20…

Stan2.0では離散変数をparameterとできないことについて

Stan2.0で配列のindexとしてCategorical分布から生成したものは使えないためにモデルの記述がわかりにくくなってしまう場合があります。 Stanマニュアルの説明が簡潔すぎて自分にはすぐに理解できなかったためその補足です。

RStanのサンプル(soft K-means)の実行

StanのReference Manual(pdf)はサンプルコードが非常に充実していて、書き方の参考になるばかりではなく、そのまま使用することさえ出来ます。 今回は混合ガウス分布の推定をMCMCで行うというサンプルを実行してみました。