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What's hot (18)
超要約 Stan Reference
- 1. 自己紹介 ステータス! ? @piroyoung ! ! ? 家具作りが好き ! ! ! ? 数学(ゲーム理論） → （物流 → 小売）→ データなんとか 装備! ? R → Python, SQL, VBA, Stan, Ruby,…F# ! スキル?興味! ? アドテク系の商品企画?開発など ? NLP新参者 ? ベイズスパイラル 1
- 2. Piroyoung ノリと勢いがLTの決め手！ 痩せる「行動ス 経済学」 ベる?ウケる は表裏一体！
- 3. そんな知识持ってません！
- 4. 超要約 Stan Reference @piroyoung 数値計算をしないとモデリングは終わらないので．
- 5. 1．厂迟补苍を使おう
- 6. 1．厂迟补苍を使おう Stan Jags NUTS-HMC Gibbs Sampling if文あり??? 行列演算あり??? vectorize ????? 商用並みのサポート(?) （笑） カッコいい?カッコ悪い? いい▲ ▲なかなかいい ??初動はStanかなという感じ．
- 8. 2．みどりぼんでやったこと コレがあれば事後分布からサンプルとれるよ! f(?|Y ) = R f(Y |?)f(?) f(Y |?)f(?)d? log f(?|Y ) = log f(Y |?) + log f(?) Z
- 9. 3．厂罢础狈のモデル记法
- 10. 3．厂罢础狈のモデル记法 data{ ! Y } parameters{ ! ? } model{ ! } log f(Y |?) + log f(?) log f(?|Y ) = log f(Y |?) + log f(?) Z
- 18. 5．sampling statement increment_log_prob( xxx_log( p,param,…))! と p~xxx(param,…)! は同値な表現だよ．xxxは分布の名前．
- 20. 6．惫别肠迟辞谤颈锄别
- 21. 6．惫别肠迟辞谤颈锄别 このyはint型の配列．! 引数に高次元のベクトル?配列を渡すと! 返り値も適切な次元で帰ってくれる． increment_log_probにベクトル?配列を渡すと! 各成分を繰り返し渡すのと同じ挙動
- 22. 6．惫别肠迟辞谤颈锄别
- 23. 7．まとめ?補足 ? increment_log_probを正しく理解しよう ? vectorizeを使おう ? Stan-Usersを活用しよう ? Tarzan 10月号買って健康になりましょう
- 24. おまけ