This is the home page for the book, Bayesian Data Analysis, by Andrew Gelman, John Carlin, Hal Stern, David Dunson, Aki Vehtari, and Donald Rubin. Here is the book in pdf form, available for download for non-commercial purposes. Teaching Bayesian data analysis Aki Vehtari's course material, including video lectures, slides, and his notes for most of the chapters. 77 best lines from my course A stu
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1.9. Naive Bayes# Naive Bayes methods are a set of supervised learning algorithms based on applying Bayes’ theorem with the “naive” assumption of conditional independence between every pair of features given the value of the class variable. Bayes’ theorem states the following relationship, given class variable \(y\) and dependent feature vector \(x_1\) through \(x_n\), : \[P(y \mid x_1, \dots, x_n
This HTML version of Think Bayes is provided for convenience, but it is not the best format for the book. In particular, some of the math symbols are not rendered correctly. You might prefer to read the PDF version, or you can buy a hard copy from Amazon. Think Bayes: Bayesian Statistics Made Simple Allen B. Downey Version 1.0.9 Copyright 2012 Allen B. Downey Permission is granted to copy, distrib
Bayesian Statistics Made Simple by Allen B. Downey You can order print and ebook versions of Think Bayes 2e from Bookshop.org and Amazon. You can also read Think Bayes 2e online (and follow the links there to the Jupyter notebooks). The code for this book is in this GitHub repository. Description Think Bayes is an introduction to Bayesian statistics using computational methods. The premise of this
このブログの読者には AIC (赤池情報量基準) をご存じの方は多いと思います. AIC は統計モデルの評価指標として世界中で広く使われていますが、これは赤池弘次という日本人統計学者により考案されたものです。 これに対し、近年、ベイズ統計学で利用可能な WAIC という情報量基準が考案され、世界中で爆発的に普及しています。 この WAIC を考案したのも日本人であり、東工大の渡辺澄夫先生です。 �L‚Žg‚¦‚é�î•ñ—Ê‹K�€(WAIC) WAIC は、算出すること自体は簡単なのですが、その理論的な根拠として非常に高度な数学が使われています。 この理論について、渡辺先生ご自身が書かれた書籍があります。 Algebraic Geometry and Statistical Learning Theory (Cambridge Monographs on Applied and Com
ちゃお・・・† 舞い降り・・・† 今回は、Naive BayesとComplement Naive Bayes, Negation Naive Bayesでの多クラス分類を比較したい思います。なお多クラス分類とは、文書 がどのクラス に属しているかを求めることです。 それぞれの手法 Naive Bayes Naive Bayesによる多クラス分類では、ベイズの定理を適用した事後確率 が最大となるクラス を求めます。ただ、 を直接推定するのは難しいので、文書 を文書に含まれる単語列 で近似します。また、計算を簡単にするために各クラスで単語が独立に生起すると仮定します。 そして、最終的に以下の式によって文書の属するクラスを求めます。 \begin{align} \tilde{c} = argmax_c P(c) \prod_{i=1}^{n} P(w_i|c) \end{align} Comp
まずはこの一冊から 意味がわかるベイズ統計学 (BERET SCIENCE) 目次 目次 はじめに 最尤推定法とベイズ推定の違い 尤度をグラフィカルに説明する資料 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 学生の時から， "それは最尤推定法を用いています" とか， "その行は，尤度計算の部分ですね” とか，まるで尤度というものを知っていて， 使いこなしているかのような発言をしてきました． しかし，そう言いながらも， 自分的には，尤度というものがかなり漠然としていました． そもそも，尤度は文字通り「尤もらしさ」を表す度合いなので， 「最尤推定法でモデルのパラメータを決定します．」 っていうのは， 「一番それっぽいものを選びます」 と言っているのとあまり変わりがない気がしていたのです(笑) 最近，この本を読んで最適化を一から体系的に学び直しているのですが， やっと，尤度という
先日，大阪教育大学で発表した，「心理学者のためのベイズ統計入門」という講演の資料をスライドシェアにアップしました。 心理学者向け，というだけあって，かなり基礎的なところから解説しています。確率とか確率分布とか，そのあたりからです。最終的にはベイズファクターとか，MCMCとか，stanの話もあります。 興味ある方はご覧ください。ただ，若干長いです（140枚程度）。 あと，もし間違いが見つかりましたらご指摘いただけると助かります。 【2018年3月12日追記】 黒木玄（@genkuroki )さんからご指摘いただき、スライド内容に間違い、ミスリーディングな箇所があることがわかりました。スライドを見られる方は以下のツイートも併せてみていただくようお願いします。 https://twitter.com/genkuroki/status/973007871821557760 ご指摘感謝します。ほかに
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