#pymc arama sonuçları
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Not a fan of #PyMC's `with pm.Model()` context API? Interesting new API idea for a function based API by @zaxtax. Implementation is just a few lines of code and it integrates seamlessly with the rest of the API. zinkov.com/posts/2023-alt…
書籍「RとStanではじめるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門」をPythonとPyMCとBambiで。 第５部 状態空間モデルに突入！ ローカルレベルモデルはうまく行きました！ この先、AR()とGaussianRandomWalk()で乗り切れるか、ちょっと心配😅 （続く） #のんびり統計 #PyMC #ベイズモデリング
You’ve been saying you’ll learn #Bayesian modeling someday. Make someday 𝐭𝐨𝐝𝐚𝐲. The next 𝐀𝐩𝐩𝐥𝐢𝐞𝐝 𝐁𝐚𝐲𝐞𝐬𝐢𝐚𝐧 𝐌𝐨𝐝𝐞𝐥𝐢𝐧𝐠 𝐖𝐨𝐫𝐤𝐬𝐡𝐨𝐩 from #PyMC Labs begins October 6 and registration closes this week. Secure your spot now: dub.link/ngodkW9
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Your model isn’t enough if it can’t be trusted. Learn how to build robust, decision-ready Bayesian models in our live workshop. 🚨 Last chance! Seats close this week. 👉 Save your spot dub.link/pzkZPEL Featuring @AllenDowney (Think Bayes). #BayesianModeling #PyMC
We just dropped the most comprehensive #PyMC-Marketing vs. #Meridian 𝐐𝐮𝐚𝐧𝐭𝐢𝐭𝐚𝐭𝐢𝐯𝐞 𝐂𝐨𝐦𝐩𝐚𝐫𝐢𝐬𝐨𝐧 ever conducted! Check out our findings & code 👇👇 dub.link/XleG1eA #MMM #MarketingMixModel #PyMCMarketing #Meridian
Convenient Bayesian Marketing Mix Modeling with #PyMC Marketing towardsdatascience.com/convenient-bay… by @robert_kubler
#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
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)
Most ML models predict, but don’t show how certain those predictions are. #Bayesian methods with #PyMC change that. Tonight in Montreal, Christopher Fonnesbeck will show how to model uncertainty with practical workflows + live coding. 🔗 dub.link/YoRz04P
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
「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
帰りの新幹線の中で、 IWATANI DATA SCIENCE vol.1 の階層ベイズの章を見て・・・ 本とは違うアプローチ(モデリング)で、色々と遊んでしまいました😆 今回も、なかなか、面白い結果で、色んな学びをいただきましたな🤔 やはり、階層ベイズ、素晴らしい♬ #Python #ベイズ #PyMC #データ分析
Flexible Cohort Retention Analysis with BART in #PyMC Instead of a linear model to estimate the retention rate, uses a flexible non-parametric model (BART) that estimates complex relationships between response and predictors. juanitorduz.github.io/retention_bart/ by @juanitorduz @pymc_devs
Our Applied #Bayesian Modeling Workshop - October cohort is now open! After incredible feedback from August, we're running it again, starting Oct 6th. Learn directly from the creators of #PyMC in 4 weeks of hands-on training! Register before spots fill: dub.link/QWC7F2N
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Introducing AthlyticZ Live Interactive instruction on our custom LMS with industry experts. First up: PyMC expert Alex Andorra leading sports-data case studies. Learn live and keep progressing on-platform: athlyticz.com/cohorts/alex-a… #python #PyMC #sportsanalytics
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Can #LLMs really estimate prices, and why does it matter for business? At #PyMC Labs, we built a “Price is Right” inspired benchmark testing models’ price knowledge & strategy. Results show accuracy isn’t enough; reasoning matters. Explore 👉dub.link/eSu9sVm
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
書籍「RとStanではじめるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門」をPythonとPyMCとBambiで。 第５部 状態空間モデルに突入！ ローカルレベルモデルはうまく行きました！ この先、AR()とGaussianRandomWalk()で乗り切れるか、ちょっと心配😅 （続く） #のんびり統計 #PyMC #ベイズモデリング
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「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
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
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
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
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Flexible Cohort Retention Analysis with BART in #PyMC Instead of a linear model to estimate the retention rate, uses a flexible non-parametric model (BART) that estimates complex relationships between response and predictors. juanitorduz.github.io/retention_bart/ by @juanitorduz @pymc_devs
帰りの新幹線の中で、 IWATANI DATA SCIENCE vol.1 の階層ベイズの章を見て・・・ 本とは違うアプローチ(モデリング)で、色々と遊んでしまいました😆 今回も、なかなか、面白い結果で、色んな学びをいただきましたな🤔 やはり、階層ベイズ、素晴らしい♬ #Python #ベイズ #PyMC #データ分析
📉 Market data is messy. Traditional models assume too much. With PyMC, finance teams can: ✅ Quantify uncertainty ✅ Handle skewed, fat-tailed data ✅ Improve VaR, pricing & more 👉 dub.link/eonSuxd 📬 Need help applying this? DM us or email [email protected] #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
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
今朝紹介した、オリジナルベイズモデルを拡張させ・・・ 『季節・周期性』にも対応させました😆✌️ テキストの内容を完全に無視し、勝手にPython・PyMC5で野良実装したモノですので・・・ 合っている保証はありませんが、個人的には実務でも活用していこうと思っています😂✌️ #Python #ベイズ #PyMC
年始限定・第5回・kenken主催のKaggleのコンペも、締切まで残り3日となりました😆 ↓ kaggle.com/competitions/l… - 僕のベイズモデルを超えるのが目標 - 締切：1月8日の朝 - 現在29名参戦中 - 1日10回submission可能 - 僕のベースライン(notebook)を日本語で共有 誰でも超大歓迎です☺️ #Kaggle #PyMC
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