emceeを試してみた

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/

theanoでwhileなど

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。sinhrks.hatenablog.com

Python for Financeという本

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』によるキャラクター共起性の可視化(東方&艦これ)

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(艦これ)の各キャラクターごとの動画投稿数の共起性を取得し、グラフとしてCytoscapeで可視化してみました。

「情報幾何の新展開」のやばさ

「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]

著者は情報幾何という学問分野を創始したともいえる甘利俊一先生です。
本書においては今までの分野の総括のみならず機械学習の理論や応用の進展を受けた今後の発展の方向を示しているような非常に野心的であおられているような書き方であったので、非常に簡単ではあり、また理解が不足している部分がありますが感想をまとめます。

４部構成になっていて、第I部、第II部は情報幾何を理解する為の基礎となる数学についての解説で、第III部は統計的な推論を情報幾何的な観点から説明しています。第IV部は機械学習をはじめとする諸分野への情報幾何的な見方の適用を試みたものであり、今後の発展が期待されている分野かと思われます。

RNN-RBMによる旋律の予測と生成と音楽情報処理に関する紹介

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す。

• Modeling and generating sequences of polyphonic music with the RNN-RBM (deeplearning.net)
• Modeling Temporal Dependencies in High-Dimensional Sequences: Application to Polyphonic Music Generation and Transcription
• 論文pdf
• 著者ページ

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。