からっぽのしょこ

読んだら書く!書いたら読む!同じ事は二度調べ(たく)ない

MCMC

【R】2次元ランダムウォークの作図:全方向移動【gganimate】

はじめに R言語のgganimateパッケージを使ってグラフを動かそうシリーズです。 この記事では、全ての方向に移動する2次元のランダムウォークのアニメーションを作成します。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の内容】 www.anarchive-beta.com 【目…

【R】2次元ランダムウォークの作図:2方向移動【gganimate】

はじめに R言語のgganimateパッケージを使ってグラフを動かそうシリーズです。 この記事では、上下左右に移動する2次元のランダムウォークのアニメーションを作成します。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の内容】 www.anarchive-beta.com 【目次…

【R】1次元ランダムウォークの作図【gganimate】

はじめに R言語のgganimateパッケージを使ってグラフを動かそうシリーズです。 この記事では、1次元のランダムウォークのアニメーションを作成します。 【他の内容】 www.anarchive-beta.com 【目次】 はじめに 1次元ランダムウォークの作図 1サンプル 複数…

【Python】4.4.4:ガウス混合モデルにおける推論:崩壊型ギブスサンプリング【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、4.4.4項の内容です。「観測モ…

【R】4.4.4:ガウス混合モデルにおける推論:崩壊型ギブスサンプリング【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、4.4.4項の内容です。「観測モ…

【Python】4.3.4:ポアソン混合モデルにおける推論:崩壊型ギブスサンプリング【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、4.3.4項の内容です。「観測モ…

【R】4.3.4:ポアソン混合モデルにおける推論:崩壊型ギブスサンプリング【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、4.3.4項の内容です。「観測モ…

【Python】4.3.2:ポアソン混合モデルにおける推論:ギブスサンプリング【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、4.3.2項の内容です。「観測モ…

【R】4.3.2:ポアソン混合モデルにおける推論:ギブスサンプリング【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、4.3.2項の内容です。「観測モ…

【R】7.2:イジング模型【ゼロからMCMCのノート】

はじめに 『ゼロからできるMCMC』の図とサンプルコードをR言語で再現します。本と一緒に読んでください。 この記事は、7.2節の内容です。2次元の正方格子のイジングモデルをメトロポリス法・ギブスサンプリング・Wolffのアルゴリズムを用いてシミュレーショ…

Rによる『ゼロからできるMCMC』の学習ノート:記事一覧

はじめに 『ゼロからできるMCMC』の図やサンプルコードをR言語で再現します。本と一緒に読んでください。 【目次】 はじめに 記事一覧 Chapter 2 そもそもモンテカルロとは Chapter 3 マルコフ連鎖モンテカルロ法の一般論 Chapter 4 メトロポリス法 Chapter …

【R】Chapter 5:多変数のメトロポリス法【ゼロからMCMCのノート】

はじめに 『ゼロからできるMCMC』の図とサンプルコードをR言語で再現します。本と一緒に読んでください。 この記事は、5章の内容です。多変数のガウス分布(多変量正規分布)に対してメトロポリス法を用いて期待値計算を近似します。 【前の章の内容】 www.ana…

【R】Chapter 4:メトロポリス法【ゼロからMCMCのノート】

はじめに 『ゼロからできるMCMC』の図とサンプルコードをR言語で再現します。本と一緒に読んでください。 この記事は、4章の内容です。マルコフ連鎖モンテカルロ法の1つであるメトロポリス法を行います。 【前の章の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の章…

【R】3.1,3:ランダムウォーク【ゼロからMCMCのノート】

はじめに 『ゼロからできるMCMC』の図とサンプルコードをR言語で再現します。本と一緒に読んでください。 この記事は、3章「マルコフ連鎖モンテカルロ法の一般論 」の内容です。この章では、マルコフ連鎖モンテカルロ法の典型例としてランダムウォークについ…

【R】Chapter 2:そもそもモンテカルロ法とは【ゼロからMCMCのノート】

はじめに 『ゼロからできるMCMC』の図とサンプルコードをR言語で再現します。本と一緒に読んでください。 この記事は2章の内容です。マルコフ連鎖を使わない素朴なモンテカルロ法の例を確認します。 【他の章の内容】 www.anarchive-beta.com 【この章の内容…

4.4.4:ガウス混合モデルの崩壊型ギブスサンプリング【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、4.4.4項の内容です。「観測モ…

【R】4.4.2:ガウス混合モデルにおける推論:ギブスサンプリング【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、4.4.2項の内容です。「観測モ…

【Python】4.4.2:ガウス混合モデルにおける推論:ギブスサンプリング【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、4.4.2項の内容です。「観測モ…

4.4.2:ガウス混合モデルにおける推論:ギブスサンプリング【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、4.4.2項の内容です。「観測モ…

5.5:トピック追跡モデル【『トピックモデル』の勉強ノート】

はじめに 機械学習プロフェッショナルシリーズの『トピックモデル』の勉強時に自分の理解の助けになったことや勉強会資料のまとめです。トピックモデルの各種アルゴリズムを「数式」と「プログラム」から理解することを目指します。本とあわせて読んでくださ…

5.4:著者トピックモデル【『トピックモデル』の勉強ノート】

はじめに 機械学習プロフェッショナルシリーズの『トピックモデル』の勉強時に自分の理解の助けになったことや勉強会資料のまとめです。トピックモデルの各種アルゴリズムを「数式」と「プログラム」から理解することを目指します。本とあわせて読んでくださ…

5.3:ノイズあり対応トピックモデル【『トピックモデル』の勉強ノート】

はじめに 機械学習プロフェッショナルシリーズの『トピックモデル』の勉強時に自分の理解の助けになったことや勉強会資料のまとめです。トピックモデルの各種アルゴリズムを「数式」と「プログラム」から理解することを目指します。本とあわせて読んでくださ…

5.2:対応トピックモデル【『トピックモデル』の勉強ノート】

はじめに 機械学習プロフェッショナルシリーズの『トピックモデル』の勉強時に自分の理解の助けになったことや勉強会資料のまとめです。トピックモデルの各種アルゴリズムを「数式」と「プログラム」から理解することを目指します。本とあわせて読んでくださ…

5.1:結合トピックモデル【『トピックモデル』の勉強ノート】

はじめに 機械学習プロフェッショナルシリーズの『トピックモデル』の勉強時に自分の理解の助けになったことや勉強会資料のまとめです。トピックモデルの各種アルゴリズムを「数式」と「プログラム」から理解することを目指します。本とあわせて読んでくださ…

【R】3.2.4:LDAの周辺化ギブスサンプリング【白トピックモデルのノート】

はじめに 『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』の学習時のメモです。本と併せて読んでください。 この記事では、3.2.4項のLDAの周辺化ギブスサンプリングについて書いています。図3.2の疑似コードを基にR言語で実装していきます(未完)。 プログラムか…

【R】3.2.3:LDAのギブスサンプリング【白トピックモデルのノート】

はじめに 『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』の学習時のメモです。本と併せて読んでください。 この記事では、3.2.3項のLDAのギブスサンプリングについて書いています。図3.2の疑似コードを基に言語で実装していきます。 プログラムからアルゴリズ…

4.3.4:ポアソン混合モデルにおける推論:崩壊型ギブスサンプリング【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、4.3.4項の内容です。「観測モ…

4.3.2:ポアソン混合モデルにおける推論:ギブスサンプリング【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、4.3.2項の内容です。「観測モ…

3.6.6:周辺化ギブスサンプリング/変分ベイズ法の場合【白トピックモデルのノート】

はじめに 『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』の学習時のメモです。基本的な内容は、数式の行間を読んで埋めたものになります。本と併せて読んでください。 この記事では、3.6.6項の周辺化ギブスサンプリングと変分ベイズ法でハイパーパラメータの推…

3.2.4:LDAの周辺化ギブスサンプリング【白トピックモデルのノート】

はじめに 『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』の学習時のメモです。基本的な内容は、数式の行間を読んで埋めたものになります。本と併せて読んでください。 この記事では、3.2.4節のLDAの周辺化ギブスサンプリングについて書いています。 数学よく解…