ネイピア DS

「のんびり統計」です。 データサイエンス／統計の情報を発信をします！ 機械が学習すると…

ネイピア DS

「のんびり統計」です。 データサイエンス／統計の情報を発信をします！ 機械が学習すると私も学習するという相互学習関係を構築しています。 楽しくデータサイエンスを学べる場に、って思って書いています。

  • 楽しい写経 ベイズ・Python等

    技術書、主にPythonやベイズモデリングなど書籍の「写経」を記事にします。 一緒に技術スキル向上を目指しましょう！

  • データサイエンスっぽいことを綴る

    データサイエンスっぽいことを綴るコラムのような不定期の書き物です。 おもに統計、データ分析、AI、機械学習、Pythonです。

  • 実験！たのしいベイズモデリング１＆２をPyMC Ver.5で

    ベイズモデリングをPyMCで楽しもう！という実験的なブログです。 引用するデータ分析書籍「たのしいベイズモデリング」「たのしいベイズモデリング２」をPyMCのパワーで200%楽しもうと思っています。 その他のベイズ書籍の取り組み記事もマガジンで参照できるようにしています。

  • Twitterアカウントが永久凍結になった件

    MZDAOのトレンドジャックイベントに参加して、なぜかTwitterアカウントが永久凍結に！ トレンドジャックイベントの様子から永久凍結の解除までを赤裸々に綴ります。 参考までに。

  • 実験！岩波データサイエンス1のベイズをPyMC Ver.5で

    ベイズモデリングをPyMCで楽しもう！という実験的なブログ第二弾です。 引用するデータ分析書籍「岩波データサイエンスvol.1」をPyMCのパワーで200%楽しもうと思っています。

すべてのマガジンを表示
  • 固定された記事

ごあんない

あいさつ こんにちは、のんびり統計です。 統計・データサイエンスを一緒に学びましょう！ この記事は、ブログの７つのテーマを紹介しています。 気になるテーマがありましたら、リンクで目次にお進みくださいませ。 １．のんびり統計 統計検定２級の問題集を手がかりにして、確率・統計をざっくり掘り下げるブログです。 雑談感覚で大丈夫です。ぜひ覗いていってくださいね。 統計検定２級公式問題集CBT対応版に対応しています。 Python、EXCELのサンプルコードの配布もあります。

ネイピア DS

    • 「Pythonではじめる異常検知入門」を寄り道写経 ～ 第８章「補足」Isolation Forestによる異常検知

      第８章「補足」書籍の著者　笛田薫 先生、江崎剛史 先生、李鍾賛 先生 この記事は、テキスト「Pythonではじめる異常検知入門」の第８章「補足」の 8-2 節「分岐ルールを作るアプローチ：Isolation Forest」の通称「寄り道写経」を取り扱います。 機械学習のアルゴリズムでおなじみのランダムフォレストのお友達「Isolation Forest」を用いた異常検知に取り組みます。 ではテキストを開いて異常検知の旅に出発です🚀 このシリーズは書籍「Pythonではじ

      ネイピア DS

      • 友だちPython ep10. openai

        はじめに友だちPython シリーズのご紹介 友だちPython シリーズは、Python の小ネタを短文でお届けします。 小さなエピソードを重ねてPythonと仲良しになれたら、と願ってシリーズ名を付けました。 話題LangChain完全入門 書籍「LangChain完全入門　生成AIアプリケーション開発がはかどる大規模言語モデルの操り方」（インプレス）をご紹介いたします。 この書籍は、2023年10月に発行され、大規模言語モデル（LLM）を使ったアプリケーション開

        ネイピア DS

        • 第14章「歯医者さんに通うのはお好きですか？」のベイズモデリングをPyMC Ver.5 で

          この記事は、テキスト「たのしいベイズモデリング２」の第14章「歯医者さんに通うのはお好きですか？」のベイズモデルを用いて、PyMC Ver.5で「実験的」に実装する様子を描いた統計ドキュメンタリーです。 章タイトルのインパクトが強いですね！ この章では、歯科医と患者との間に「価値共創」を生み出す患者の行動をベイズ推論します。 初学者にやさしい線形回帰モデルでマーケティング論に軽くタッチできる章です。 今回の PyMC化 は、テキストの結果と概ね一致しました！ ではでは、

          ネイピア DS
        • 固定された記事

        ごあんない

        ネイピア DS

        マガジン

        • 楽しい写経 ベイズ・Python等
          58本
        • データサイエンスっぽいことを綴る
          30本
        • 実験！たのしいベイズモデリング１＆２をPyMC Ver.5で
          40本
        • Twitterアカウントが永久凍結になった件
          4本
        • 実験！岩波データサイエンス1のベイズをPyMC Ver.5で
          14本
        • のんびり統計－統計検定２級問題集を解いて－
          78本

        記事

          「Pythonではじめる異常検知入門」を寄り道写経 ～ 第７章「異常検知の実践例」③時系列データの異常検知

          第７章「異常検知の実践例」書籍の著者　笛田薫 先生、江崎剛史 先生、李鍾賛 先生 この記事は、テキスト「Pythonではじめる異常検知入門」の第７章「異常検知の実践例」の 7-2 節「時系列データの異常検知」の通称「寄り道写経」を取り扱います。 テキストは平均気温時系列データで ARIMA モデルを構築しています。 この記事は飛行機乗客者数データで SARIMA モデル（もどき）にトライします🛫 第６章の分も合わせて、時系列データの異常検知を楽しみます！ ではテキストを開

          ネイピア DS

          「Pythonではじめる異常検知入門」を寄り道写経 ～ 第７章「異常検知の実践例」③時系列データの異常検知

          ネイピア DS

          第13章「意外と他人は気にしてない」のベイズモデリングをPyMC Ver.5 で

          この記事は、テキスト「たのしいベイズモデリング２」の第13章「意外と他人は気にしてない」のベイズモデルを用いて、PyMC Ver.5で「実験的」に実装する様子を描いた統計ドキュメンタリーです。 この章では、心理学の「透明性の錯覚」という硬派なテーマを取り扱います。 例えば「大勢の前での発表のとき、自分はすごく緊張したのに、後から友人に訊いたら緊張しているように全然見えなかった、と言われた」という場合が、透明性の錯覚の現れです。 今回の PyMC化 は、テキストの結果と概ね

          ネイピア DS

          第13章「意外と他人は気にしてない」のベイズモデリングをPyMC Ver.5 で

          ネイピア DS

          「Pythonではじめる異常検知入門」を寄り道写経 ～ 第７章「異常検知の実践例」②One-Class SVM

          第７章「異常検知の実践例」書籍の著者　笛田薫 先生、江崎剛史 先生、李鍾賛 先生 この記事は、テキスト「Pythonではじめる異常検知入門」の第７章「異常検知の実践例」の 7-1-2 項および 7-1-3 項の「データが正規分布に従うことを仮定した異常検知」について、通称「寄り道写経」を取り扱います。 テキストのワインデータをお借りしてOne-Class SVM による異常検知を実践します！ ではテキストを開いて異常検知の旅に出発です🚀 ちなみに第５章も One-Cla

          ネイピア DS

          「Pythonではじめる異常検知入門」を寄り道写経 ～ 第７章「異常検知の実践例」②One-Class SVM

          ネイピア DS

          実験！岩波データサイエンス1のベイズモデリングをPyMC Ver.5で⑬空間構造のあるベイズモデル

          「Stan入門」章テキスト「Stan入門」の執筆者 松浦健太郎 先生 この記事は、テキストの「Stan入門」章の例題３「空間構造のあるベイズモデル」の実践を取り扱います。 2次元・2階階差のCARモデルです。記事第９回・10回に通じます！ テキストの最難関のモデルです（個人の感想です）。 たのしくPyMCモデリングを進めましょう！ この章を執筆された松浦先生は「StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R 2)」を執筆されています。 こちらもお楽しみくださ

          ネイピア DS

          実験！岩波データサイエンス1のベイズモデリングをPyMC Ver.5で⑬空間構造のあるベイズモデル

          ネイピア DS

          StanとRでベイズ統計モデリングをPyMC Ver.5で写経～第12章「練習問題」

          第12章「時間や空間を扱うモデル」書籍の著者　松浦健太郎 先生 この記事は、テキスト第12章「時間や空間を扱うモデル」の 「練習問題」の PyMC5写経 を取り扱います。 なお、次の練習問題は写経を省略いたしました。 練習問題(3)：２次元の空間構造のモデリングが難しいため 練習問題(4)：２次元の空間構造のモデリングが難しいため はじめにStanとRでベイズ統計モデリングの紹介 この記事は書籍「StanとRでベイズ統計モデリング」（共立出版、「テキスト」と呼びま

          ネイピア DS

          StanとRでベイズ統計モデリングをPyMC Ver.5で写経～第12章「練習問題」

          ネイピア DS

          StanとRでベイズ統計モデリングをPyMC Ver.5で写経～第12章「12.8 地図を使った空間構造」

          第12章「時間や空間を扱うモデル」書籍の著者　松浦健太郎 先生 この記事は、テキスト第12章「時間や空間を扱うモデル」の 12.8節「地図を使った空間構造」の PyMC5写経 を取り扱います。 １次元の空間構造で対応可能であり、PyMC の ICAR() を用いました。 たぶん、テキストのモデルと異なっています。 はじめにStanとRでベイズ統計モデリングの紹介 この記事は書籍「StanとRでベイズ統計モデリング」（共立出版、「テキスト」と呼びます）のベイズモデルを用い

          ネイピア DS

          StanとRでベイズ統計モデリングをPyMC Ver.5で写経～第12章「12.8 地図を使った空間構造」

          ネイピア DS

          第12章「悲しいときこそ笑顔？」のベイズモデリングをPyMC Ver.5 で

          この記事は、テキスト「たのしいベイズモデリング２」の第12章「悲しいときこそ笑顔？」のベイズモデルを用いて、PyMC Ver.5で「実験的」に実装する様子を描いた統計ドキュメンタリーです。 この章では、心理学研究の再現可能性という硬派なテーマを取り扱います。 「笑顔を作ると漫画がいっそう面白く感じられる」という研究成果に対する複数の追試実験結果を分析するのです！ 今回の PyMC化 は、テキストとデータ前処理が異なるため、テキストの結果と比較することができませんでした。

          ネイピア DS

          第12章「悲しいときこそ笑顔？」のベイズモデリングをPyMC Ver.5 で

          ネイピア DS

          「Pythonではじめる異常検知入門」を寄り道写経 ～ 第７章「異常検知の実践例」①ホテリングのT²法

          第７章「異常検知の実践例」書籍の著者　笛田薫 先生、江崎剛史 先生、李鍾賛 先生 この記事は、テキスト「Pythonではじめる異常検知入門」の第７章「異常検知の実践例」の 7-1-1 項および 7-1-3 項の「データが正規分布に従うことを仮定した異常検知」について、通称「寄り道写経」を取り扱います。 テキストの自動車データをお借りしてホテリングの$${\boldsymbol{T^2}}$$法を実践します！ ではテキストを開いて異常検知の旅に出発です🚀 このシリーズは書

          ネイピア DS

          「Pythonではじめる異常検知入門」を寄り道写経 ～ 第７章「異常検知の実践例」①ホテリングのT²法

          ネイピア DS

          実験！岩波データサイエンス1のベイズモデリングをPyMC Ver.5で⑫状態空間モデルとベイズ決定

          「Stan入門」章テキスト「Stan入門」の執筆者 松浦健太郎 先生 この記事は、テキストの「Stan入門」章の例題２「状態空間モデルとベイズ決定」の実践を取り扱います。 状態空間モデルです。記事第７回・８回に通じます！ 今回は季節調整項を取り扱います！ ベイズ事後予測を意思決定に連携します！ たのしくPyMCモデリングを進めましょう！ この章を執筆された松浦先生は「StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R 2)」を執筆されています。 こちらもお楽しみ

          ネイピア DS

          実験！岩波データサイエンス1のベイズモデリングをPyMC Ver.5で⑫状態空間モデルとベイズ決定

          ネイピア DS

          StanとRでベイズ統計モデリングをPyMC Ver.5で写経～第12章「12.7 ２次元の空間構造」

          第12章「時間や空間を扱うモデル」書籍の著者　松浦健太郎 先生 この記事は、テキスト第12章「時間や空間を扱うモデル」の 12.7節「２次元の空間構造」の PyMC5写経 を取り扱います。 今回は完走できず、データの一部分に限定して取り組みました。 PyMCを用いた２次元の空間構造のモデリングのベストプラクティスが分かっておりません・・・ううぅ はじめにStanとRでベイズ統計モデリングの紹介 この記事は書籍「StanとRでベイズ統計モデリング」（共立出版、「テキスト

          ネイピア DS

          StanとRでベイズ統計モデリングをPyMC Ver.5で写経～第12章「12.7 ２次元の空間構造」

          ネイピア DS

          StanとRでベイズ統計モデリングをPyMC Ver.5で写経～第12章「12.6 １次元の空間構造」

          第12章「時間や空間を扱うモデル」書籍の著者　松浦健太郎 先生 この記事は、テキスト第12章「時間や空間を扱うモデル」の 12.6節「１次元の空間構造」の PyMC5写経 を取り扱います。 １次元の空間構造の表現には PyMC の ICAR() を用いました。 たぶん、テキストのモデルと異なっています。 なお、12.4節「その他の拡張方法」、12.5節「時間構造と空間構造の等価性」は写経を省略いたしました。 はじめにStanとRでベイズ統計モデリングの紹介 この記事は

          ネイピア DS

          StanとRでベイズ統計モデリングをPyMC Ver.5で写経～第12章「12.6 １次元の空間構造」

          ネイピア DS

          StanとRでベイズ統計モデリングをPyMC Ver.5で写経～第12章「12.3 変化点検出」

          第12章「時間や空間を扱うモデル」書籍の著者　松浦健太郎 先生 この記事は、テキスト第12章「時間や空間を扱うモデル」の 12.3節「変化点検出」の PyMC5写経 を取り扱います。 全般的にモデリングはうまくいかなかったです（汗） はじめにStanとRでベイズ統計モデリングの紹介 この記事は書籍「StanとRでベイズ統計モデリング」（共立出版、「テキスト」と呼びます）のベイズモデルを用いて、PyMC Ver.5で「実験的」に写経する翻訳的ドキュメンタリーです。 テキ

          ネイピア DS

          StanとRでベイズ統計モデリングをPyMC Ver.5で写経～第12章「12.3 変化点検出」

          ネイピア DS