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…
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…
機械学習の方法として教師なし学習で得られた量を特徴量として教師あり学習で使うという方法があります。 OnlineNewsPopularityの列の中にもLDAで推定されたトピックがあるようです。文書データもOnlineNewsPopularityと同じようにLDAで得られた量を使って機…
使ったアルゴリズム(random forest, neural net, Bayesian Optimization)とデータ(OnlineNewsPopularity)はTJOさんのブログ記事 と全く同じでPythonのライブラリscikit-learnのrandom forestとKeras, bayesianを使っているところが異なります。
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…
CVPR2016の論文読み会が大盛況で参加出来そうになかったので個人的に読んだ複数の論文を紹介します。
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。
pymcはpythonの文法の枠内で統計モデルが書けてMCMCを実行することで推定が出来るライブラリです。 最近開発に色々な進展があったので勉強しています。 https://pymc-devs.github.io/pymc3/
「R言語徹底解説」(原題 Adbanced R)を訳者の方からいただきました。ありがとうございます。 最初15章 DSLまで読もうとしましたが挫折したので3章 データ抽出について書きます。
コミックマーケット89で見つけた統計関係の同人誌を紹介します。
HDLアドベントカレンダー2015の記事です。 FPGAにwavelet treeを用いた簡潔データ構造を実装したという論文を紹介します。PDPTA'15(International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications)という学会で発表されたよ…
局所的な近似によるMCMCの高速化論文が話題になりました。 http://japan.zdnet.com/article/35073667/論文Accelerating Asymptotically Exact MCMC for Computationally Intensive Models via Local Approximations を読んで理解した範囲の内容を書きます。
deeplearning.netのRBM(Restricted Boltzmann Machine)のTheanoでの実装面からの説明です。RBMのアルゴリズムについてはsinhrksさんが Theano で Deep Learning <6>: 制約付きボルツマンマシン <前編> - StatsFragments に書かれています。説明の流れはdeepl…
コンピュータビジョンの国際学会CVPRの最近の論文全文をトピックモデルに基づいて分類、単語分布を可視化できたのでその結果を手短にまとめます。図を見てもらったほうが早いかもしれません。
shared変数(共有変数)の使いどころとscanのloop型構文との使いわけが分からなかったのでメモ
waifu2xの登場で注目されるTorchですが、様々なアーキテクチャでの実装を標榜しているようです。 http://torch.ch/ ではFPGA backendsと書かれていますが、誰かが実装したという話は聞いたことがありません。ので検討してみました。
pythonのMCMCライブラリとしてemceeというのがあるらしいので試してみました。 Paralell tempering(レプリカ交換モンテカルロ法)が使えるの他のライブラリとの大きな違いになります。http://dan.iel.fm/emcee/current/
sinhrksさんがtheanoでのloopについてまとめていたので その落ち穂拾いです。Python Theano function / scan の挙動まとめ - StatsFragmentssinhrks.hatenablog.com
ipython notebookを使って出版されたらしいPython for Financeという本を読みました。 numpy, scipy, pandas, PyMC3をはじめとしたPythonの数値計算、解析系のパッケージを使った金融工学の計算事例と自作ライブラリについての紹介になっています。
ニコニコ動画 『スナップショット検索API』 に触ってみた - 唯物是真 @Scaled_Wurm ニコニコ動画 『スナップショット検索API』 に触ってみた - 唯物是真 @Scaled_Wurmこちらの記事を参考にニコニコ動画における東方プロジェクト(東方)、艦隊これくしょん(艦…
「情報幾何の新展開」という本が話題になっています。 http://www.saiensu.co.jp/?page=book_details&ISBN=ISBN4910054700848&YEAR=2014別冊数理科学 情報幾何学の新展開 2014年 08月号 [雑誌]出版社/メーカー: サイエンス社発売日: 2014/08/22メディア: 雑…
かなり以前(2012年)のものになりますが、deeplearning.netでRecurrent Neural Network(の一種)のTheanoによる実装とMIDIデータからの旋律予測に関する論文の実装が公開されていたの紹介します。またその他機械学習による音楽情報の解析に関して少し紹介しま…
Particle Markov chain Monte Carlo methods (PMCMC)時系列の推定とモデル(のパラメータ)の推定においてParticle filter(SMC)とMCMCを組み合わせた手法があり、その分かりやすい解説としてParticle Markov chain Monte Carlo methods(pdf)というドキュメント…
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…
主にipython notebookです。
Hamilton Monte-Carlo法(Hybrid Monte-Carlo法)はMCMCによる分布関数のサンプリングを高速化させる手法の一つであり、近年StanやTheanoなど統計的解析を行うためのプログラミング言語に実装させており、注目を集めています。 今回は混合ガウス分布に対するそ…
GPUでモンテカルロ法の計算をしたくなったりした場合には普通CUDA,OpenCLを使うことになります。 C++でプログラミングする必要があるのですが、変数の確保、解放などで記述が長くなりがちです。pythonを用いると記述を簡潔にできるところが多いらしいので関…
IPython Notebookが評判になっているので使ってみました。書いたコードをgithub,gistに上げるとnbviewerできれいに表示してくれるそうなので試してみました。
Relations between Kullback-Leibler distance and Fisher information に書いてあることそのものです。行列といいながら１次元のときのことしか書いていないのが良くないです(上記ドキュメントではmatrixとは言っていない)。
pip install theanoimport urllib2 exec(urllib2.urlopen("https://gist.githubusercontent.com/xiangze/90c2a215b46dad907329/raw/onelineardA.py").read())data(MNIST)のダウンロードではまったら頑張りましょう。 元ネタ(H2O) BOD Rで一行でディープラー…
