【統計学】ハミルトニアンモンテカルロ法をアニメーションで可視化して理解する。 - Qiita

ハミルトニアンモンテカルロ法(HMC)の動作原理をアニメーションを用いて理解してみようという記事です。 先日の記事、「【統計学】マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)によるサンプリングをアニメーションで解説してみる。」の続編にあたります。 豊田先生の書籍「基礎からのベイズ統計学」の例題を使わせていただき、サンプリング対象の分布は今回ガンマ分布とします。本記事ではアニメーションに使った部分の理論的な解説しかしませんので、HMCの詳細な解説はこちらの書籍をご参照いただければと思います。 はじめに 推定する対象は$\theta$を変数としたガンマ分布です。ベイズ推定で推定したいパラメーターを$\theta$で表すので、$\theta$の分布として表されます。1 ガンマ分布はこちらです。 $$ f(\theta|\alpha, \lambda) = {\lambda^{\alpha} \over

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参考に。"ハミルトニアンモンテカルロ法(HMC)の動作原理をアニメーションを用いて理解してみようという記事"

[wshinya]

会社員です。データ解析的なことや、統計学的なこと、機械学習などについて書いています。 【今まで書いた記事

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力作すぎる