ベイズ推論を使用して会計データから売上を予測するためのPythonのサンプルコードです。このサンプルでは、PyMC3というベイズ統計モデリングのライブラリを使用しています。

また、お客さん向けに、ベイズ推論・A/B/Cテストをしちゃいましたぜ😎✌️. 本当は、ガンマ・ポアソンの共役事前分布で簡単できるけど、カッコ良く見せるため?!(😂)、無駄にMCMCを使用😂. 今回は、PyMC3ではなく・・・.GoogleColabで、PyMC5を使いました😅. #Python #ベイズ統計 #データ分析

Noteable 、.Pymc3のインストールは依存関係の網に迷い込みうまくゆかなかったが、pyroは使えた。. ふむう

In case you missed it: my recent talk on the No-U-Turn Sampler is now available! I share new insights into its reversibility and mixing time. Enjoy! #MCMC #mcmc_stan #pymc3 #nimble #turinglang #numpyro #tensorflow #pymc_labs #Statistics.

そろそろ、取り組む本も無くなってきた(😂)ので・・・.Pythonじゃないけど、このベイズ本に再挑戦することにしました😎.(前は、PyStanのエラーを解決出来ずに挫折しましたが😅). 今回は、面白そうなコード(事例)があれば、PyMC3 or PyMC5で野良実装してみようと思います😆💪. #Python #ベイズ統計

PyMC3: Bayesian Modeling with Python. #BigData #Analytics #DataScience #AI #MachineLearning #IoT #IIoT #Python #RStats #TensorFlow #Java #JavaScript #ReactJS #CloudComputing #Serverless #DataScientist #Linux #Statistics #Programming #Coding #100DaysofCode.

【ゆるくない募】.バージョンが古い可能性とか色々考えて対応してみたけれど、pymc3がインストールできませぬ。.（正確には時間かかりすぎてる）.誰か、インストールできる手順を教えて…. #anaconda #pymc3 #python

PRML 11章で学んだサンプリング法の流れの理解度と、Pythonでの推定と評価の具体的手法を再確認しようと思い、約２年前に取り組んだコチラの書籍を再訪.PyMC3でですが���事後分布の推定とMCMC法の復習を午前中で行った(6と7章).複数の書籍での学習を通して、ようやく全体の流れのイメージができた感じ

ぐぬ？🤔. 今日の午後に、本業 or 副業での紹介・提案用に作ったベイズモデルの一環として・・・. 「状態空間(ローカルレベル)モデル・GauusianRandomWalk」をPyMC5で追加したら、謎のエラーが出た😆.(PyMC3では動いたのに🤔).久しぶりのエラーで、少しワクワクしてる変態です😆✌️. #Python #ベイズ

酔ってるけど・・・.対して難しくないので、さっさとPyMC3で実装してみました🤔. PyMC5の時は別の警告(mkl-serviceをcondaでinstallしたぜ)が出て・・・.結論、PyMC3もPyMC5も、MCMCが激遅���😂. pytensorのバージョンもあげたのに。。。😩😩

🌲PyMC3でベイズ推定を行った後、複数の変数の事後分布を視覚化したいときはforestplot関数が便利✨！.combined=Trueに設定すると、全てのチェーンをまとめて表示🔄.事後分布を一目で把握できるので、解析の助けになります🧠💡！.#PyMC3 #forestplot #combined #ベイズ推定

Detect Change Points with Bayesian Inference and PyMC3

PyMC3を使ったPythonベイズ推定超入門（その1）. コイン投げの例を使ってベイズ推定を何となく理解しよう.

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ベイジアン主成分分析について，黄色い本を併用しながら理解を深めた。またPyMC3のコードもPyMC用に微修正した。PCAの確率的解釈は面白い。. 「Pythonではじめるベイズ機械学習入門」を読む　～第4章 潜在変数モデル②(ベイジアン主成分分析)～ - jiku log

ベイズ強化期間ということで、.【Pythonによるベイズ統計学入門】を勉強していきます！. パラパラみると文字の密度に🤯となりますが、非常に丁寧でわかりやすいです！. 本のコードはPymc3なので、Pymc5に書き換えて学んでいきます！. #Python #ベイズ統計

【未明の一冊】.森賀新／木田悠歩／須山敦志・著.『Pythonではじめるベイズ機械学習入門』. 確率的プログラミング言語がすぐに使える‼️🤩.▶️PyMC3、Pyro、NumPyro、TFP、GPyTorchをカバー。.▶️回帰モデルの基本から潜在変数モデル・深層学習モデルまでを幅広く解説。

Detect Change Points with Bayesian Inference and PyMC3

Detect Change Points with Bayesian Inference and PyMC3