黒木玄 Gen Kuroki
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2016年10月02日(日)
#数楽 昨日、ベイズ統計は怪しくないよという話を延々とした。 twitter.com/genkuroki/stat...
事前分布を主観的に決めて単純にベイズ更新するだけだと「怪しい」と思われて当然なのですが、学習モデル+事前分布やベイズ更新の結果の予測精度を測る方法がある。
タグ： 数楽
posted at 07:49:16
#数楽 サンプルデータに基いてより適切な事前分布を選ぶ例が watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab... の下の方の「具体的な例」にあります。iPhoneな人はドルフィンブラウザを入れると文字化けせずに読めます。
タグ： 数楽
posted at 09:26:53
非公開
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posted at xx:xx:xx
@kapfarvel_kayak 事前分布がデルタ分布だったりするとまずいのですがあります。ただしベイズ学習が使われている多くのケースでは難しい話になる。そういう話が繰り返し引用している渡辺澄夫さんのウェブサイトにあります。 watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab... #数楽
タグ： 数楽
posted at 10:11:24
@kapfarvel_kayak #数楽 仮に複数の推定法のどれを使っても推定結果がサンプルサイズ→∞で真の分布に収束するとしても、現実には有限サイズの同一サンプルから作った推定結果(確率分布になる)の予測精度の適切な指標を計算することが大事になります。
タグ： 数楽
posted at 10:49:36
@kapfarvel_kayak #数楽 n→∞で、ベイズ推定(事後分布の取り方もほぼ任意)でも最尤推定でも同じように真の確率分布に収束し、漸近的に正規分布になるケースでも、その様子がn=10000でも見えない例が watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab... にあります。
タグ： 数楽
posted at 11:00:40
#数楽 ベイズ更新のサンプルサイズn→∞での漸近挙動については、渡辺澄夫著『ベイズ統計の理論と方法』 www.amazon.co.jp/dp/4339024627 があります。AICとBICについての解説も含まれているので最尤法についての理解を深めるために読んでもいいかも。
タグ： 数楽
posted at 14:58:24
mattyuu@数学超大好きエンジニア @mattyuu123
昨日はありがとうございましたm(__)m自分の発表分だけで大変恐縮なのですが、昨日の発表をブログにまとめてみましたので、よろしければ見てみてください(^-^)
mattyuu.hatenadiary.com/entry/2016/10/...
#日曜数学会
タグ： 日曜数学会
posted at 19:18:02
これって例の「ベイジアン: たとえそれが不適切でも、すべての問題に対してベイズ推定を使う統計学者のこと」などの箴言集 twitter.com/berobero11/sta...
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posted at 22:15:19
#数楽 ベイズ WAIC を検索するとRを使った計算法の解説がいくつか見つかりますね。
www.google.co.jp/search?q=%E3%8...
タグ： 数楽
posted at 22:39:06
機械学習とベイズ推論、モデルの妥当性について - Togetterまとめ togetter.com/li/591577 @togetter_jpさんから #数楽
タグ： 数楽
posted at 22:53:27
