ไม่พบผลลัพธ์สำหรับ "#pymc"
ไม่พบผลลัพธ์สำหรับ "#pymc"

Registration is now open for the Jan 2026 Applied #Bayesian Modeling Workshop! Hands-on guidance from #PyMC Labs experts, practical Bayesian modeling you can use right away. Starting Jan 12. Seats are limited → dub.link/2Kjepk4

pymc_labs's tweet image. Registration is now open for the Jan 2026 Applied #Bayesian Modeling Workshop!

Hands-on guidance from #PyMC Labs experts, practical Bayesian modeling you can use right away. Starting Jan 12.

Seats are limited → dub.link/2Kjepk4

PyMC-Marketing hits 1,000 stars on GitHub! From an ambitious 2023 project to a global Marketing measurement standard. Replacing black box models with #Bayesian rigor. A massive thank you to our community and the #PyMC Labs team for building this robust ecosystem together.

pymc_labs's tweet image. PyMC-Marketing hits 1,000 stars on GitHub!

From an ambitious 2023 project to a global Marketing measurement standard. Replacing black box models with #Bayesian rigor.

A massive thank you to our community and the #PyMC Labs team for building this robust ecosystem together.

This week at @_odsc AI West 2025, we're hosting a hands-on #PyTensor tutorial! Learn how the computational graph library powering #PyMC makes probabilistic models scalable & efficient, supports complex inference, and drives real-world AI decisions. #ODSC2025

pymc_labs's tweet image. This week at @_odsc  AI West 2025, we're hosting a hands-on #PyTensor tutorial!

Learn how the computational graph library powering #PyMC makes probabilistic models scalable & efficient, supports complex inference, and drives real-world AI decisions.

#ODSC2025

たのしいベイズモデリング2が楽しい! 第18章は項目反応ツリーモデル。 項目反応理論に様々なモデルがあるのですね! brmsによるモデリングのPyMC5化にはBambiを利用。 テキストと結果が合わず1日苦戦… マッピング行列での変換処理で目的変数がobject型になってたw #のんびり統計 #ベイズ #PyMC

ArtHappyMuseum's tweet image. たのしいベイズモデリング2が楽しい!

第18章は項目反応ツリーモデル。
項目反応理論に様々なモデルがあるのですね!

brmsによるモデリングのPyMC5化にはBambiを利用。
テキストと結果が合わず1日苦戦…
マッピング行列での変換処理で目的変数がobject型になってたw

#のんびり統計 #ベイズ #PyMC
ArtHappyMuseum's tweet image. たのしいベイズモデリング2が楽しい!

第18章は項目反応ツリーモデル。
項目反応理論に様々なモデルがあるのですね!

brmsによるモデリングのPyMC5化にはBambiを利用。
テキストと結果が合わず1日苦戦…
マッピング行列での変換処理で目的変数がobject型になってたw

#のんびり統計 #ベイズ #PyMC
ArtHappyMuseum's tweet image. たのしいベイズモデリング2が楽しい!

第18章は項目反応ツリーモデル。
項目反応理論に様々なモデルがあるのですね!

brmsによるモデリングのPyMC5化にはBambiを利用。
テキストと結果が合わず1日苦戦…
マッピング行列での変換処理で目的変数がobject型になってたw

#のんびり統計 #ベイズ #PyMC
ArtHappyMuseum's tweet image. たのしいベイズモデリング2が楽しい!

第18章は項目反応ツリーモデル。
項目反応理論に様々なモデルがあるのですね!

brmsによるモデリングのPyMC5化にはBambiを利用。
テキストと結果が合わず1日苦戦…
マッピング行列での変換処理で目的変数がobject型になってたw

#のんびり統計 #ベイズ #PyMC

ちなみにマッピング行列での変換処理は・・・ ①画像:分析データ ②画像:マッピング行列 ③画像:変換関数(Rのdendrify関数相当を手組み。ループだらけ😎) ④画像:変換処理・変換後データ ③の整数化漏れに気づくのに1日かかりました。 #のんびり統計 #ベイズ #PyMC

ArtHappyMuseum's tweet image. ちなみにマッピング行列での変換処理は・・・
①画像:分析データ
②画像:マッピング行列
③画像:変換関数(Rのdendrify関数相当を手組み。ループだらけ😎)
④画像:変換処理・変換後データ

③の整数化漏れに気づくのに1日かかりました。
#のんびり統計 #ベイズ #PyMC
ArtHappyMuseum's tweet image. ちなみにマッピング行列での変換処理は・・・
①画像:分析データ
②画像:マッピング行列
③画像:変換関数(Rのdendrify関数相当を手組み。ループだらけ😎)
④画像:変換処理・変換後データ

③の整数化漏れに気づくのに1日かかりました。
#のんびり統計 #ベイズ #PyMC
ArtHappyMuseum's tweet image. ちなみにマッピング行列での変換処理は・・・
①画像:分析データ
②画像:マッピング行列
③画像:変換関数(Rのdendrify関数相当を手組み。ループだらけ😎)
④画像:変換処理・変換後データ

③の整数化漏れに気づくのに1日かかりました。
#のんびり統計 #ベイズ #PyMC
ArtHappyMuseum's tweet image. ちなみにマッピング行列での変換処理は・・・
①画像:分析データ
②画像:マッピング行列
③画像:変換関数(Rのdendrify関数相当を手組み。ループだらけ😎)
④画像:変換処理・変換後データ

③の整数化漏れに気づくのに1日かかりました。
#のんびり統計 #ベイズ #PyMC

GW中の目標の1つ「たのしいベイズモデリング2ブログの原稿完成」を達成しました! 超うれし✨️ 執筆の先生方の熱意・真剣さ・愛情にやられています。 ありがとうございました。 さて次は? 因果推論を往復、反実仮想機械学習に進む、異常検知ブログを描く… #のんびり統計 #ベイズ #PyMC

ArtHappyMuseum's tweet image. GW中の目標の1つ「たのしいベイズモデリング2ブログの原稿完成」を達成しました!
超うれし✨️
執筆の先生方の熱意・真剣さ・愛情にやられています。
ありがとうございました。

さて次は?
因果推論を往復、反実仮想機械学習に進む、異常検知ブログを描く…

#のんびり統計 #ベイズ #PyMC

「StanとRでベイズ統計モデリング」ですが、 RとStanは興味ないので、PyMC5で翻訳しながら進めているのですが・・・ Rって便利そうですね🤔 PyMC5だと、こんな風にカテゴリ変数でソートして、描画の時にはスライシングしないと・・・ こんな比較描画が一発でできない😩 #Python #PyMC #ベイズ統計

kenken26679105's tweet image. 「StanとRでベイズ統計モデリング」ですが、
RとStanは興味ないので、PyMC5で翻訳しながら進めているのですが・・・

Rって便利そうですね🤔

PyMC5だと、こんな風にカテゴリ変数でソートして、描画の時にはスライシングしないと・・・
こんな比較描画が一発でできない😩

#Python #PyMC #ベイズ統計
kenken26679105's tweet image. 「StanとRでベイズ統計モデリング」ですが、
RとStanは興味ないので、PyMC5で翻訳しながら進めているのですが・・・

Rって便利そうですね🤔

PyMC5だと、こんな風にカテゴリ変数でソートして、描画の時にはスライシングしないと・・・
こんな比較描画が一発でできない😩

#Python #PyMC #ベイズ統計
kenken26679105's tweet image. 「StanとRでベイズ統計モデリング」ですが、
RとStanは興味ないので、PyMC5で翻訳しながら進めているのですが・・・

Rって便利そうですね🤔

PyMC5だと、こんな風にカテゴリ変数でソートして、描画の時にはスライシングしないと・・・
こんな比較描画が一発でできない😩

#Python #PyMC #ベイズ統計
kenken26679105's tweet image. 「StanとRでベイズ統計モデリング」ですが、
RとStanは興味ないので、PyMC5で翻訳しながら進めているのですが・・・

Rって便利そうですね🤔

PyMC5だと、こんな風にカテゴリ変数でソートして、描画の時にはスライシングしないと・・・
こんな比較描画が一発でできない😩

#Python #PyMC #ベイズ統計

Convenient Bayesian Marketing Mix Modeling with #PyMC Marketing towardsdatascience.com/convenient-bay… by @robert_kubler

twiecki's tweet image. Convenient Bayesian Marketing Mix Modeling with #PyMC Marketing 
towardsdatascience.com/convenient-bay… by @robert_kubler
twiecki's tweet image. Convenient Bayesian Marketing Mix Modeling with #PyMC Marketing 
towardsdatascience.com/convenient-bay… by @robert_kubler
twiecki's tweet image. Convenient Bayesian Marketing Mix Modeling with #PyMC Marketing 
towardsdatascience.com/convenient-bay… by @robert_kubler
twiecki's tweet image. Convenient Bayesian Marketing Mix Modeling with #PyMC Marketing 
towardsdatascience.com/convenient-bay… by @robert_kubler

A glass of wine and NUTS sampling. Trying first models on the data. #buildinpublic #pymc #bayesian

franbetteo's tweet image. A glass of wine and NUTS sampling. Trying first models on the data.
#buildinpublic #pymc #bayesian

たのしいベイズモデリング2の1周目完了! 最終19章は収束するも事後分布統計量がテキストと合致しませんでした(汗) 添付の箱ひげ図は、介入前(青)と介入後(オレンジ)の目的変数の確認用です。 年明けから2周目&ブログ化しようと思います。 #のんびり統計 #ベイズモデリング #PyMC

ArtHappyMuseum's tweet image. たのしいベイズモデリング2の1周目完了!

最終19章は収束するも事後分布統計量がテキストと合致しませんでした(汗)
添付の箱ひげ図は、介入前(青)と介入後(オレンジ)の目的変数の確認用です。

年明けから2周目&ブログ化しようと思います。

#のんびり統計 #ベイズモデリング #PyMC

Day 1 or of our two-day Hierarchcial Modeling Workshop with Alexandre Andorra goes live in an hour 🙌 @LearnBayesStats #pymc

Athlyticz's tweet image. Day 1 or of our two-day Hierarchcial Modeling Workshop with Alexandre Andorra goes live in an hour 🙌  @LearnBayesStats #pymc

「StanとRでベイズ統計モデリング」の5章に突入しました。 5.1節の重回帰は写経に1日かかってしまいました。 特に時間を使ったのがグラフ群の描画。 難しかったです(頭の体操です)。 添付は最初の難関「手作り散布図行列」。 seabornでは太刀打ちできず… #のんびり統計 #ベイズ #PyMC

ArtHappyMuseum's tweet image. 「StanとRでベイズ統計モデリング」の5章に突入しました。

5.1節の重回帰は写経に1日かかってしまいました。
特に時間を使ったのがグラフ群の描画。
難しかったです(頭の体操です)。

添付は最初の難関「手作り散布図行列」。
seabornでは太刀打ちできず…

#のんびり統計 #ベイズ #PyMC

Join us tomorrow at @PythonIreland PyCon 2025 for a session with Nathaniel Ford on Bayesian workflows with #PyMC Learn iterative refinement, robust SEM modeling, and the craft behind meaningful statistical discovery. #PyCon2025 #PyMC #DataScience

pymc_labs's tweet image. Join us tomorrow at @PythonIreland PyCon 2025 for a session with Nathaniel Ford on Bayesian workflows with #PyMC 

Learn iterative refinement, robust SEM modeling, and the craft behind meaningful statistical discovery. 

#PyCon2025 #PyMC #DataScience

書籍「たのしいベイズモデリング2」17章の項目反応理論の躓きに光明がさしたかも!? PyMCのordered変換が効いたかも!? メカニズムは不明ですが、変換が効いてOrderedLogisticが作動し、テキストの結果に近いベイズ推論ができました! もしかしてエイプリルフール? #のんびり統計 #ベイズ #PyMC

ArtHappyMuseum's tweet image. 書籍「たのしいベイズモデリング2」17章の項目反応理論の躓きに光明がさしたかも!?

PyMCのordered変換が効いたかも!?
メカニズムは不明ですが、変換が効いてOrderedLogisticが作動し、テキストの結果に近いベイズ推論ができました!
もしかしてエイプリルフール?

#のんびり統計 #ベイズ #PyMC
ArtHappyMuseum's tweet image. 書籍「たのしいベイズモデリング2」17章の項目反応理論の躓きに光明がさしたかも!?

PyMCのordered変換が効いたかも!?
メカニズムは不明ですが、変換が効いてOrderedLogisticが作動し、テキストの結果に近いベイズ推論ができました!
もしかしてエイプリルフール?

#のんびり統計 #ベイズ #PyMC
ArtHappyMuseum's tweet image. 書籍「たのしいベイズモデリング2」17章の項目反応理論の躓きに光明がさしたかも!?

PyMCのordered変換が効いたかも!?
メカニズムは不明ですが、変換が効いてOrderedLogisticが作動し、テキストの結果に近いベイズ推論ができました!
もしかしてエイプリルフール?

#のんびり統計 #ベイズ #PyMC
ArtHappyMuseum's tweet image. 書籍「たのしいベイズモデリング2」17章の項目反応理論の躓きに光明がさしたかも!?

PyMCのordered変換が効いたかも!?
メカニズムは不明ですが、変換が効いてOrderedLogisticが作動し、テキストの結果に近いベイズ推論ができました!
もしかしてエイプリルフール?

#のんびり統計 #ベイズ #PyMC

We fit a #PyMC (@pymc_devs) implementation of our truth-stretching model to data collected by Yoon et al (2020) and compare it with the self-presentational speaker. We find the former performs better (for a LOO-PSIS based model comparison).

CarcassiFausto's tweet image. We fit a #PyMC (@pymc_devs) implementation of our truth-stretching model to data collected by Yoon et al (2020) and compare it with the self-presentational speaker. We find the former performs better (for a LOO-PSIS based model comparison).

Measuring how brand awareness or reach drives business results is tough. The new notebook in PyMC-Marketing v0.17.0 uses causal reasoning + joint models to connect upper-funnel efforts to real outcomes. 🧩𝗔𝘃𝗮𝗶𝗹𝗮𝗯𝗹𝗲 𝗼𝗻 𝗚𝗶𝘁𝗛𝘂𝗯: dub.link/1D5riw3 #PyMC

pymc_labs's tweet image. Measuring how brand awareness or reach drives business results is tough.

The new notebook in PyMC-Marketing v0.17.0 uses causal reasoning + joint models to connect upper-funnel efforts to real outcomes.

🧩𝗔𝘃𝗮𝗶𝗹𝗮𝗯𝗹𝗲 𝗼𝗻 𝗚𝗶𝘁𝗛𝘂𝗯: dub.link/1D5riw3
 #PyMC

PyMCモデルの定義です。 ひとまずベイズモデリングはここまでにします。 名残惜しいですね…いつかブログにします。 今後しばらくは赤い本に全集中いたします。 (おわり) #のんびり統計 #PyMC #ベイズモデリング

ArtHappyMuseum's tweet image. PyMCモデルの定義です。
ひとまずベイズモデリングはここまでにします。
名残惜しいですね…いつかブログにします。

今後しばらくは赤い本に全集中いたします。
(おわり)

#のんびり統計 #PyMC #ベイズモデリング
ArtHappyMuseum's tweet image. PyMCモデルの定義です。
ひとまずベイズモデリングはここまでにします。
名残惜しいですね…いつかブログにします。

今後しばらくは赤い本に全集中いたします。
(おわり)

#のんびり統計 #PyMC #ベイズモデリング

朝活でMCMCが収束しなかった問題・・・ お昼休憩に珈琲を飲みながら、色々と試してたら、見事に解決できた😆✌️ 二項分布を使って、観測しきれなかった「真の観測数を推論」するというアプローチ、非常に面白いですね🤔 時系列なのも僕好み(笑) 詳細は・・・ ↓ #Python #ベイズ #PyMC #データ分析

kenken26679105's tweet image. 朝活でMCMCが収束しなかった問題・・・
お昼休憩に珈琲を飲みながら、色々と試してたら、見事に解決できた😆✌️

二項分布を使って、観測しきれなかった「真の観測数を推論」するというアプローチ、非常に面白いですね🤔
時系列なのも僕好み(笑)

詳細は・・・
↓

#Python #ベイズ #PyMC #データ分析
kenken26679105's tweet image. 朝活でMCMCが収束しなかった問題・・・
お昼休憩に珈琲を飲みながら、色々と試してたら、見事に解決できた😆✌️

二項分布を使って、観測しきれなかった「真の観測数を推論」するというアプローチ、非常に面白いですね🤔
時系列なのも僕好み(笑)

詳細は・・・
↓

#Python #ベイズ #PyMC #データ分析
kenken26679105's tweet image. 朝活でMCMCが収束しなかった問題・・・
お昼休憩に珈琲を飲みながら、色々と試してたら、見事に解決できた😆✌️

二項分布を使って、観測しきれなかった「真の観測数を推論」するというアプローチ、非常に面白いですね🤔
時系列なのも僕好み(笑)

詳細は・・・
↓

#Python #ベイズ #PyMC #データ分析

Beautiful feeling: reproducing the same modelling results as a paper (direct.mit.edu/opmi/article/d…) with a totally independent implementation (in #pymc) based just on the description in the text (first: paper, second: mine)

CarcassiFausto's tweet image. Beautiful feeling: reproducing the same modelling results as a paper (direct.mit.edu/opmi/article/d…) with a totally independent implementation (in #pymc) based just on the description in the text (first: paper, second: mine)
CarcassiFausto's tweet image. Beautiful feeling: reproducing the same modelling results as a paper (direct.mit.edu/opmi/article/d…) with a totally independent implementation (in #pymc) based just on the description in the text (first: paper, second: mine)

#PyMC #PyDataKampala Probabilistic programming in Python confers a number of advantages including; 1. multi-platform compatibility 2. an expressive yet clean and readable syntax 3. easy integration with other scientific libraries, and extensibility via C, C++, Fortran or Cython

PydataKampala's tweet image. #PyMC #PyDataKampala
Probabilistic programming in Python confers a number of advantages including; 
1. multi-platform compatibility
2. an expressive yet clean and readable syntax

3. easy integration with other scientific libraries, and extensibility via C, C++, Fortran or Cython

Loading...

Something went wrong.


Something went wrong.


United States Trends