narrowlyapplicable/gist-collection-bayes

過去のGistの実装（のうちBayes関連）保存用

gist-collection-bayes

Gistで公開したベイズ関連の実装例まとめ

1. WAIC&WBIC with pystan2.ipynb

   • PyStanによるWAICとWBICの計算例
   • https://gist.github.com/narrowlyapplicable/bf6110beaca11934d47838dfbe2d19f1
     • WAIC(Widely Applicable Information Criterion)
     • WBIC(Widely-Applicable Bayesian Information Criterion)

2. structural-changes-withCRP.ipynb

   • 中華料理店過程（Chinese Restaurant Process）による構造変化推定
     • 佐藤一誠先生のMLPノンパラベイズ本にある事例（実装なし）をPython実装したもの
   • https://gist.github.com/narrowlyapplicable/0922b733fa2cc75167f71eff448bf1a4

3. replica-exchange.ipynb

   • PyStanでレプリカ交換モンテカルロを実装したもの。
     • StatModeling MemorandumさんのRStan実装http://statmodeling.hatenablog.com/entry/stan-parallel-temperingをベースにしたもの。
   • https://gist.github.com/narrowlyapplicable/dc638faae7c21cc567ff1d41042973e5

4. GPy_note.ipynb

   • ガウス過程用ライブラリGPyのTips
   • https://gist.github.com/narrowlyapplicable/98d12825d0a1c422da500c758b93fd95
     • hyperparametersに対するPrior設定法
     • hyperparametersをMCMCで推定する方法
     • GPyのplot紹介（一部）

5. GP&TPonSinWave.ipynb

   • sin波に対してガウス過程とその変種であるStudent-t過程を試行したもの。
     • 末尾にGPyによるMCMC利用法を記載。
   • https://gist.github.com/narrowlyapplicable/79e10c4e26e447f3e137939aba468c21

6. ts-test

   • RStanによる時系列データに対する検定http://statmodeling.hatenablog.com/entry/difference-between-time-coursesをPyStanで試しただけ。
     • PyStan入門時に描いたものなので、色々大目に見て下さい。