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Pythonで体験するベイズ推論 PyMCによるMCMC入門 単行本(ソフトカバー) – 2017/4/6

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商品の説明

内容紹介

◆Pythonモジュール「PyMC2」初の解説書
「PyMC」は,NumPy,SciPy,Matplotlibなどのツールとも高い親和性をもつ,MCMC(マルコフ連鎖モンテカルロ法)を用いたベイズ推論のためのPythonモジュールです.こうしたツールの登場により,これまで敷居の高かったベイズ推論を用いたデータ解析は,ますます実用性を高めています.

◆MCMCを動かしながら体得! ――ベイズ推論の新しい学び方
ベイズ推論をデータ分析で実践するまでには,従来は「ベイズ統計の基礎を学ぶ」 →「高度な計算手法の原理と実装法を学ぶ」→「コードを書いて実データを解析する」というステップが必要でした.しかしPyMCを使えば,このプロセスを大幅に短縮し,「いきなりMCMCを走らせる」→「結果を見ながらベイズ推論のエッセンスを学ぶ」という,効率的かつ実用的な学習法が実現します.Jupyter NotebookでのPythonコードが多数掲載された本書は,その格好の手引きです.

~~本書を読めばわかること~~
・ベイズ推論とはなにか,他の統計的推論との違い
・統計モデルをPyMCで実装する方法
・MCMCの考え方と威力
・損失関数の選び方・使い方
・事前分布の選び方と,サンプルサイズによる影響
・ベイズ主義的なA/Bテストの実践方法

◆電子版が発行されました/詳細は,森北出版webサイトにて

出版社からのコメント

◆電子版が発行されました/詳細は,森北出版webサイトにて

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登録情報

  • 単行本(ソフトカバー): 249ページ
  • 出版社: 森北出版 (2017/4/6)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4627077912
  • ISBN-13: 978-4627077911
  • 発売日: 2017/4/6
  • 梱包サイズ: 22.1 x 15.6 x 1.4 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 4.8 5件のカスタマーレビュー
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トップカスタマーレビュー

2017年9月10日
形式: 単行本(ソフトカバー)|Amazonで購入
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2017年5月12日
形式: 単行本(ソフトカバー)
0コメント| 27人のお客様がこれが役に立ったと考えています. このレビューは参考になりましたか?はいいいえ違反を報告
2017年7月11日
形式: 単行本(ソフトカバー)
0コメント| 5人のお客様がこれが役に立ったと考えています. このレビューは参考になりましたか?はいいいえ違反を報告
2017年6月3日
形式: 単行本(ソフトカバー)
0コメント| 1人のお客様がこれが役に立ったと考えています. このレビューは参考になりましたか?はいいいえ違反を報告
2017年5月31日
形式: 単行本(ソフトカバー)
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