ベイズ推定でパラメータリスクを捉える 優れたサンプラーとしてのmcmc
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Akihiro Suzuki On Twitter 図1 適当な2変量正規分布 原点の位置と各方向の分散 傾きがパラメータ から20 000点のデータ点をランダムサンプリング 左 中央は2dヒストグラムにしたもの 右はデータ点からmcmcで元の関数のパラメータを推定して再現した分布 図2 各
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Mcmcを素朴に実装しつつガンマ分布のパラメータを推定してみる Qiita
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ベイズ推定と Mcmc ベイズ推定において計算が困難な積分計算を乱数サンプルで近似する
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