『確率的発想法』 ベイズ推定のアイディアが何よりよくわかる！ | aki note
『確率的発想法』 ベイズ推定のアイディアが何よりよくわかる！最近のコメント 製造業の派遣労働禁止について疑問に思うこと に 派遣 より製造業の派遣労働禁止について疑問に思うこと に 派遣 - 知恵袋カレーパン よりたのしく読める・読ませる文章： BPM Story に Yamamoto より“劇場版マクロスF ~イツワリノウタヒメ” 見てきました に akipponn より“劇場版マクロスF ~イツワリノウタヒメ” 見てきました に まったん より 最近の投稿 『確率的発想法』 ベイズ推定のアイディアが何よりよくわかる！ フォトリーディングのあれこれ 今更またやってみています 『経済は感情で動く』 良書だけど・・・ ひとりじゃないよ～なプログラム Bridging Personal and Social Environment? 製造業の派遣労働禁止について疑問に思うこと アー
しかしSVMも最近は速いらしい - 射撃しつつ前転 改
Complement Naive BayesがSVMより速いよーと主張していたので、SVMもなんか最近は速くなってるらしいよ、という事を紹介してみたい。近年はSVMなどの学習を高速に行うという提案が行われており、実装が公開されているものもある。その中の一つにliblinearという機械学習ライブラリがある。ライブラリ名から推測できる通り、liblinearではカーネルを使うことが出来ない。しかし、その分速度が速く、大規模データに適用できるという利点がある。 liblinearを作っているのはlibsvmと同じ研究グループで、Chih-Jen Linがプロジェクトリーダーであるようだ。libsvmはかなり有名なライブラリで、liblinearにはそういった意味で安心感がある。（liblinearの方は公開されてしばらくは割とバグがあったらしいけど。） liblinearにはL1-SVM, L
生態学データ解析 - ベイズ統計 & MCMC
ここはベイズ推定と MCMC 法 (Markov Chain Monte Carlo method; マルコフ連鎖モンテカルロ法) 関連についてのペイジです 特に階層ベイズモデルについて [もくじ] ネット上の Bayes 推定・MCMC 計算の解説 「ベイズ推定を MCMC 計算で」なソフトウェアたち ベイズ推定と R ベイズファクターなど 書籍 べいじあんな生態学研究者 Ben Bolker Ottar N. Bjørnstad James S. Clark Kiona Ogle John Silader Christopher K. Wikle ネット上の Bayes 推定・MCMC 計算の解説 講義とか：統計学授業 や 出張統計学授業 解説記事： 岩波DS01 2016 階層ベイズモデルの解説記事 信学会誌ベイズ解説: 電子情報通信学会誌に書いた階層ベイズ解説 (2009 年 10
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