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Bayes Analysis Maniax―フリーソフトで始めるベイズ統計解析


Bayes Analysis Maniax フ リ ー ソ フ ト で 始 め る べ イ ズ 統 計 解 析

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54 Bayes Analysis Maniax フ リ ー ソ フ ト で 始 め る べ イ ズ 統 計 解 析 参 考 文 献

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Bayes Analysis Maniax フ リ ー ソ フ ト で 始 め る べ イ ズ 統 計 解 析 著 : 後 藤 和 智 ( 後 藤 和 智 事 務 所 OffLine) 発 行 : 2017 年 8 月 1 3 日 ( コ ミ ッ ク マ ー ケ ッ ト 92 ) / 王 思 本 書 を 著 作 権 法 の 定 め る 私 的 使 用 の 範 囲 外 で 公 開 な ど を 行 う こ と を 禁 じ ま す 。 ま た 、 本 書 の 使 用 に よ り 生 じ た 問 題 に つ い て の 責 任 は 負 い か ね ま す 。

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・ 一 0 ・ 0 、 0 4 5.2 基 本 操 作 5.3 全 て の 文 章 の 分 類 が 既 知 の 場 合 5.4 文 章 の 中 に 分 類 が 未 知 の も の が あ る 場 合 . Bayes AnaIysis Maniax フ リ ー ソ フ ト で 始 め る べ イ ズ 統 計 解 析

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第 1 章 理 論 編 : べ イ ズ 統 計 学 の 基 礎 8 3 - 8 1 1 1 1 1 赤 赤 い ) = P ( 赤 赤 田 ) = 皦 赤 赤 ) = 16 こ れ に 、 当 初 の 事 前 分 布 で あ る 「 A と B が 選 ば れ る 確 率 は 等 し い 」 を 使 う と 、 次 の よ う に な り ま す 。 P ( 赤 赤 い ) P い ) 1 2 1 9 1 >< 1 >< 64 P()I 赤 赤 ) = P ( 赤 赤 ) 16 2 ・ 9 64 16 x 2 >< 9 と 、 先 ほ ど の 値 と 一 致 す る こ と が 分 か り ま す 。 べ イ ズ 統 計 は 、 情 報 を 取 得 す る こ と に よ っ て よ り 正 確 さ を 増 し て い く 解 析 手 法 で あ る と 言 う こ と が で き ま す 。 9 ( 1 ・ 12 ) 64 ( 1 ・ 13 ) Bayes Analysis Maniax フ リ ー ソ フ ト で 始 め る べ イ ズ 統 計 解 析

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46 $ 公 明 温 度 [ 1 , ] 486.6955 [ 2 , ] 348.1126 ー 5 . 148218 0 .5252512 $ 共 産 温 度 [ , 2 ] 10 .840426 [ , 2 ] [ , 3 ] [ , 3 ] [ , 4 ] 第 4 章 [ , 5 ] べ イ ジ ア ン ネ ッ ト ワ ー ク 0 .3923778 ー 0 .004463039 0 .2737206 0 . 129844286 0 .2509745 [ 1 , ] 483.2043 46 .43845 ー 0 .2488537 Bayes AnaIysis Maniax フ リ ー ソ フ ト で 始 め る べ イ ズ 統 計 解 析

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18 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 20 ー タ を プ ロ ッ ト す る と 右 の よ う に な り ま す 。 こ の デ ー タ の Y を 0 .962450252 0 .958467720 0 .693674708 0 .693644477 0 .691644469 0 .592220489 0 .460733641 13 ー 0 .004462148 ー 0 . 106713568 ー 0 . 125764464 19 18 17 16 15 14 12 11 こ の デ X で 回 帰 す る の が 本 節 の モ デ リ ン グ で す 。 こ の モ デ リ ン グ を 、 式 で 示 し > test_lm く 一 1m(Y&X,data=dataset) で 行 っ て み ま す 。 と は い え 通 常 の 回 帰 分 析 で も で き ま す の で 、 念 の た め 通 常 の 回 帰 分 析 Y = 0 十 bX 十 a て み ま す 。 ( 3.1 ) 第 3 章 RStan に よ る べ イ ズ 統 計 解 析 > test_lm Ca11 : lm(formula = Y Coefficients: ( 工 ntercept) ー 1 .8719 5 10 15 X , data dataset) 0 . 1537 通 常 、 回 帰 分 析 で は コ マ ン ド lm を 使 い ま す が 、 RStan で 回 帰 分 析 を 行 う 場 合 は 、 Y が 平 均 。 + わ X 、 分 散 び の 正 規 分 布 に 従 う も の と 仮 定 し 20 ( 3 ・ 2 ) ま す 。 data { int N ; rea1 X[N] , rea1 Y[N] ; parameters{ real a; real b; real く Iower=O> sigma; Bayes Analysis Maniax リ ~ 0 十 : び ) そ れ に 基 づ い て 作 成 し た モ デ ル を 作 り 、 「 stan-testl. stan 」 と い う フ ァ イ ル に 保 存 し ま す 。 内 容 は 次 の 通 り で す 。 フ リ ー ソ フ ト で 始 め る べ イ ズ 統 計 解 析

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50 第 5 章 KH Coder で の べ イ ズ 統 計 で す 。 全 て の 文 書 の 分 類 が 既 知 の と き と 同 じ よ う に 、 「 ツ ー ル > 文 書 > べ イ ズ 学 習 に よ る 分 類 > 外 部 変 数 か ら 学 習 」 を 開 き 、 「 交 差 妥 当 化 を 行 う 」 「 分 類 ロ グ を フ ァ イ ル に 保 存 」 に チ ェ ッ ク を 入 れ ま す 。 特 に 、 「 分 類 ロ グ を フ ァ イ ル に 保 存 」 は 忘 れ ず に チ ェ ッ ク を 入 れ て く だ さ い 。 フ ァ イ ル 名 は 、 と り あ え ず 「 te st2 . knb 」 と し ま す 。 分 類 ロ グ フ ァ イ ル が で き た ら 、 「 ツ ー ル > 文 書 > べ イ ズ 学 習 に よ る 分 類 > 学 習 結 果 を 用 い た 自 動 分 類 」 を 開 き ま す 。 そ し て 「 学 習 結 果 フ ァ イ ル 」 の 欄 に 先 ほ ど の 「 test2. knb 」 を 設 定 し 、 外 部 変 数 の 名 前 を 決 め ま す 。 こ で は 「 自 動 判 別 し た 時 期 」 と し ま す 。 ! 字 習 結 果 を 用 い た 自 動 分 類 分 物 ) 単 位 : HI ロ 結 果 方 イ ル = - 雙 」 一 ( 分 象 は 外 部 変 数 と し て 保 存 さ れ ま す ) マ 分 類 ロ グ を フ イ ル に 保 存 OK キ ャ ン セ ル 結 果 を 次 の ペ ー ジ に 掲 載 し ま す 。 結 構 い い 精 度 で 分 類 で き て い る の で は な い で し よ う か ? Bayes Analysis Maniax フ リ ー ソ フ ト で 始 め る べ イ ズ 統 計 解 析