正規分布 : 正規分布 (ベイズ推定)
記事の目的 正規分布と、平均が未知の時の共役事前分布である正規分布を使用し、Rを使ってベイズ推定を行います。 20代男性の身長の平均を事後分布で推定します。 参考：ベイズ推論による機械学習入門 ...
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R tips 時間データを取得するライブラリ lubridate (年～秒まで)
記事の目的 この記事では、時間のデータから、年、月、曜日、日、時間、分、秒のデータを取得する関数を紹介します。 目次 No. 目次 1 使用するライブラリとデータ 2 時間データの取得 3 完成...
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R tips データの結合に使えるjoin系とbind系
記事の目的 この記事では、データの結合に使われる関数を紹介します。 目次 No. 目次 説明 1 使用するライブラリとデータ オリジナルのデータ / dplyr 2 left_join keyを...
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R tips 可視化に使えるライブラリ ggplot2
記事の目的 この記事では、可視化によく使用されるライブラリであるggplot2の基本的な使い方を説明します。 目次 No. 目次 説明 1 使用するライブラリとデータ ggplot2 / iri...
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R tips データの集計でよく使う関数 apply と tapply
記事の目的 この記事では、データの集計でよく使用する関数であるapplyとtapplyについて紹介します。 sapplyやlapplyなどもありますが、使用したことがないのでこの2つについて解説...
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Rで中華料理店過程 実装
記事の目的 Rを使用して、中華料理店過程を実装します。 参考: ノンパラメトリックベイズ 点過程と統計的機械学習の数理 目次 No. 目次 1 中華料理店過程の数式 2 実装 3 alphaの推...
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Rでインド料理ビュッフェ過程 実装
記事の目的 Rを使用して、インド料理ビュッフェ過程を実装します。 参考: ノンパラメトリックベイズ 点過程と統計的機械学習の数理 目次 No. 目次 1 インド料理ビュッフェ過程の数式 2 実装...
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ベルヌーイ分布 : ベータ分布 (ベイズ推定)
記事の目的 ベルヌーイ分布と、その共役事前分布のベータ分布を使用し、Rを使ってベイズ推定を行います。 ある商品Aを購買する確率を推定します。 参考：ベイズ推論による機械学習入門 目次 0. モデ...
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Rでガウス過程回帰の基礎
記事の目的 この記事では、ガウス過程でいろいろなカーネルを使ってサンプリングします。 また、予測分布も可視化してみます。 参考: ガウス過程と機械学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 目...
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R tips データ整理に使えるライブラリdplyr
記事の目的 データを整理する際にとても使えるライブラリである「dplyr」についていくつか解説します！ ここに乗せているソースコードは、コピペで全部再現できます。 目次 No. 目次 説明 1 ...
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Rで無限混合ガウスモデル実装 (ギブスサンプリング)
記事の目的 この記事の目的は、Rで無限混合ガウスモデルを実装することです。 参考: ノンパラメトリックベイズ 点過程と統計的機械学習の数理 目次 No. 目次 1 モデルの説明 2 データとライ...
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Rで混合ガウスモデル実装 (周辺化ギブスサンプリング)
記事の目的 混合ガウスモデルの周辺化ギブスサンプリングをRで実装します。 参考: ノンパラメトリックベイズ 点過程と統計的機械学習の数理 目次 No. 目次 1 モデルの説明 2 データとライブ...
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Rで混合ガウスモデル実装 (ギブスサンプリング)
記事の目的 Rで混合ガウスモデルのギブスサンプリングを実装します。 For文をできるだけ使用せず、早く学習するようにしました。 参考: ノンパラメトリックベイズ 点過程と統計的機械学習の数理 目...
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Rでポアソン混合モデル実装 (ギブスサンプリング)
記事の目的 ポアソン混合モデルのギブスサンプリングをRで実装します。 参考：ベイズ推論による機械学習入門 目次 0. ライブラリ 1. モデルの説明 2. 推定する分布 3. パラメータ初期値設...
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Rでポアソン混合モデル (変分推論)
記事の目的 ポアソン混合モデルのギブスサンプリングをRで実装します。 参考：ベイズ推論による機械学習入門 目次 0. ライブラリ 1. モデルの説明 2. 推定する分布 3. パラメータ初期値設...
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Rでベイズ線形回帰
記事の目的 線形回帰のパラメータをベイズ推定します。 参考：ベイズ推論による機械学習入門 目次 0. モデルの説明 1. ライブラリ 2. 推定する分布 3. 事前分布 4. 事後分布 5. 予...
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Rでk-means実装 (高速)
記事の目的 k-meansをRで実装します。 for文を極力使わず、実行速度を早くするように心がけました。 参考: ノンパラメトリックベイズ 点過程と統計的機械学習の数理 目次 No. 目次 1...
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Rで分散固定の場合の混合ガウスモデルの実装 (ギブスサンプリング)
記事の目的 分散固定の場合の混合ガウスモデルをRで実装します。 for文を極力使用せず、早く学習するようにしています。 参考: ノンパラメトリックベイズ 点過程と統計的機械学習の数理 目次 No...
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多次元ガウス分布 : ガウス-ウィシャート分布 (ベイズ推定)
記事の目的 多次元ガウス分布の平均と分散共分散行列が未知のときの共役事前分布であるガウス-ウィシャート分布を使用し、Rを使ってベイズ推定します。 商品Aの購買個数と、商品Bの購買個数の平均と分散...
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多次元ガウス分布 : ウィシャート分布 (ベイズ推定)
記事の目的 多次元ガウス分布と、分散共分散行列が未知のときの共役事前分布であるウィシャート分布を使用し、Rを使ってベイズ推定します。 商品Aの購買個数と、商品Bの購買個数の関係を表している分散共...
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