ベイズ予測分布とは？事後分布から未知データを予測する理論と実装
あなたが天気予報を見るとき、「明日の気温は18度です」という点予測と、「明日の気...
ガウス過程分類（GPC）をわかりやすく解説
ガウス過程回帰（GPR）は、関数空間上にガウス過程の事前分布を置くことで、柔軟な...
[論文紹介]Bayesian Online Changepoint Detectionを解説する
2007年に発表された、Bayesian Online Changepoint ...
【Python】Pyroで変分推論を実装する – 確率的プログラミング入門
PyroはUber AI（現在はオープンソースコミュニティ）が開発した確率的プロ...
ガウス過程を用いた常微分方程式のベイズ学習 – Variational Multiple Shooting法
常微分方程式（ODE: Ordinary Differential Equati...
混合ポアソン分布のパラメータをギブスサンプリングで求める
混合ポアソン分布は混合分布の1例で、離散値をとり多峰性を持つような分布を表現する...
混合ガウスモデル(GMM)のベイスモデルからサンプリングする
混合モデル(Mixture Model)は、機械学習モデルの中でも汎用性が高く、...
【ベイズ推論】コイン投げの実例を通してPymcの使い方を掴む
pymcはベイジアンモデリングをPythonで行うためのPPL(確率的プログラミ...
【Python実装】ポアソン分布でベイズ推定して事後分布を導出する
単位時間の間に発生する事象の平均回数を$\lambda$とした時、ポアソン分布を...