【Edward】MCMCの数学的基礎からStochastic Gradient Langevin Dynamicsの実装まで - Gunosyデータ分析ブログ

こんにちは。初めまして。 データ分析部新入りのmathetake(@mathetake)と申します。 先日個人ブログでこんなエントリを書いた人です: mathetake.hatenablog.com そんなこんなでTwitter就活芸人(?)として活動(?)してましたが、これからは真面目に頑張っていこうと思います。 今日はみんな大好きベイズモデリングおいて、事後分布推定に欠かせないアルゴリズム(群)の一つである*1 マルコフ連鎖モンテカルロ法(Markov chain Monte Carlo) 通称MCMCに関するエントリです。より具体的に、 MCMCの意義(§1.)から始め、マルコフ連鎖の数学的な基礎(§2.,3.,4.)、MCMCの代表的なアルゴリズムであるMetropolis-Hastings法(§5.)、その例の１つである*2Langevin Dynamics(§6.)、そして(僕

[fenrir-naru]

MCMCの話

[kana0355]

“ライブラリEdwardを使ってより発展的(?)なアルゴリズムであるStochastic Gradient Langevin Dynamicsの説明＆実装(§7.,8.)していきたいと思います。”

[Nyoho]

MCMC = Markov chain Monte Carlo methods

[mookie]

ちょうどMCMC(Markov chain Monte Carlo)の勉強を週末にしていたので頑張って読んでみた。感想はサンプリング法もいろいろ、ライブラリもいろいろ。

[elu_18]

MCMCについて数学的基礎からじっくり書いてみました！ / 【Edward】MCMCの数学的基礎からStochastic Gradient Langevin Dynamicsの実装まで - Gunosyデータ分析ブログ https://t.co/HiMGQLP7w6

[peketamin]

数学科出身はつえーなー

[beatinaniwa]

期待の大型ルーキーによる力作

[dr_paradi]

勉強になる