Pythonコード 【Python】融合粒子フィルタによるハイパーパラメータの推定
こんにちは。
前回はPythonで粒子フィルタを実装し、状態空間モデルの推定をしました。
今回はその続きとして、状態空間モデルのハイパーパラメータも粒子フィルタで推定できるように改良したいと思います。
・前回の記事はこちら↓
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データ分析
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Pythonコード 【Python】粒子フィルタで状態空間モデルの推定
今回は粒子フィルターという状態空間モデルの逐次推論アルゴリズムをPythonで実装します。
時系列モデリング手法の一つに状態空間モデルがあり、粒子フィルターはその推論アルゴリズムの一つですが、モデルに線形性やガウスなどの制約がなく、また実装も容易です。
データ分析 【ベイズ推定】どんな方法？何がいいの？
こんにちは。
今回は私が研究でよく活用しているベイズ推定について解説します。
ベイズ推定って非常にわかりにくいですよね。
ネットで検索しても書いてあることがまちまちで、「結局どんな方法なのかわかりにくい！」と感じる人が多いので...
データ分析 ベイズ推定で予測の不確実性を計算する【Pythonで実例】
ベイズ推定の事後分布から「予測の不確かさ」を表現できることをガウス過程回帰で検証しました。 機械学習ではデータの不確かさやモデルの限界から、精度の高い予測ができない状況が確実に存在します。 予測の不確かさを見積もることで、信頼性の求められる重要な意思決定の場面でも機械学習を活用できる可能性が広がると思います。
データ分析 【ベイズ推定】Stanでガウス過程回帰
Stanを使ってガウス過程回帰モデルを実装しました。曲線を出力できる柔軟性を持ちつつも、ベイズ推定に基づいてデータの不確かさを考慮できるためオーバーフィッティングをある程度防いでくれるという、非常に使い勝手の良いモデルです。