岩波データサイエンス Vol.1
ご恵贈いただきました。 ありがとうございます! あわせてタスクもいただきました (下部)。
書籍のコンテンツ
各章ごとの内容は id:sfchaos さんが詳しく紹介されています。
まだ すべて読めていないのですが、以下 3 点がよいポイントだと思います。
- 理論 と サンプルプログラム 両方の記載がある
BUGS
,Stan
,PyMC3
と主要なパッケージが網羅されている- サンプルは単純な回帰だけでなく 時系列 / 空間ベイズを含む
補足 書籍には コラム "Pythonとは" という データ分析視点での Python 紹介があるのですが、中身は結構な pandas
推しでした。著者の方、いったい何者なんだ...。
Stan 入門
依頼により、著者の松浦さんが作成した RStan
サンプルの PyStan
版を作成させていただきました。
以下リポジトリの "Example..." フォルダ中に含まれる Jupyter Notebook ( .ipynb
) を開くと、 GitHub 上でプログラムと出力を確認することができます。
RStan
と PyStan
の API 差異については公式ドキュメントに記載がありますがアップデートがされていません。下表にサンプル中で利用したものを簡単にまとめます。
RStan |
PyStan |
概要 |
---|---|---|
stan(...) |
pystan.stan(...) |
モデルのコンパイルとサンプリングの実行 |
stan_model(...) |
pystan.StanModel(...) |
モデルのコンパイル |
sampling(...) |
StanModel.sampling(...) |
サンプリングの実行 |
extract(...) |
StanFit4model.extract() |
サンプリング結果を取得 |
traceplot(...) |
StanFit4model.plot(...) |
サンプリングの経過をプロット |
書籍や Rstan
のサンプルと合わせてご参照ください。
- 作者: 岩波データサイエンス刊行委員会
- 出版社/メーカー: 岩波書店
- 発売日: 2015/10/08
- メディア: 単行本(ソフトカバー)
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