Particle Markov chain Monte Carlo methods (PMCMC)について

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を読んだのでその内容について記載します。

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作成、試行します。

承認欲求.ipynb

主にipython notebookです。

ハミモン、ゲットだぜ！

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の分布の軌跡をplotしました。

pythonでGPUとMCMC(とR)

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連するライブラリを紹介します。

IPython Notebookとnbviewerを使ってみた

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。

Fisher行列とKL Divergenceの関係とEMアルゴリズム、変分ベイズ推定について少し

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)。