Pythonでスラスラわかるベイズ推論「超」入門 = A super basic introduction to Bayesian inference in Python

• Material Type: 図書
• ISBN: 978-4-06-533763-9
• Title: Pythonでスラスラわかるベイズ推論「超」入門
• Title Transcription: パイソン デ スラスラ ワカル ベイズ スイロン チョウニュウモン
• Author/Editor: 赤石雅典 著; 須山敦志 監修
• Author Heading: 著者 ： 赤石, 雅典 アカイシ, マサノリ ( 001308408 )Authorities; 監修者 ： 須山, 敦志 スヤマ, アツシ ( 001276692 )Authorities
• Publication, Distribution, etc.: 東京 : 講談社 (出版)
• Publication Date: 2023.11
• Publication Date (W3CDTF): 2023
• Extent: 224p
• Size: 24cm
• Alternative Title: A super basic introduction to Bayesian inference in Python
• Place of Publication (Country Code): JP
• Text Language Code: jpn
• Content Type: テキスト
• Media Type: 機器不用
• Carrier Type: 冊子
• Subject Heading: ベイズ統計学 ベイズ トウケイガク ( 001239143 )Authorities
• NDC 10th ed.: 417 : Probabilities. Mathematical statistics
• NDLC: MA211
• Target Audience: 一般
• Note (Bibliography): 索引あり
• Price: 2800円
• Holding library: 国立国会図書館
• Call No.: MA211-M447
• Data Provider (Database): 国立国会図書館 : 国立国会図書館蔵書; https://ndlsearch.ndl.go.jp
• Bibliographic ID (NDL): 033163570; http://id.ndl.go.jp/bib/033163570
• National Bibliography No. (JPNO): 23919208
• TOHAN MARC No.: 34545127
• Cataloging Rule: Nippon Cataloging Rules 2018 Edition
• Bibliographic Record Category (NDL): 111

• Summary, etc.: 数学概念をプログラミングと対比させることで、スラスラと理解できる。ＰｙＭＣプログラミングでベイズ推論を使いこなせるようになる(Provided by: 出版情報登録センター（JPRO）)
• Author introduction: 赤石 雅典 アクセンチュア株式会社 ビジネス コンサルティング本部 AIグループ シニア・プリンシパル 1985年、東京大学工学部計数工学科卒業。1987年、同大学院修士課程修了後、日本IBM株式会社に入社。Watsonの技術セールスなどを経験後、アクセンチュア株式会社に入社。現在はAI・データサ...

Table of Contents

第1章 確率分布を理解する

1.1 ベイズ推論における確率分布の必要性

1.2 確率変数と確率分布

1.3 離散分布と連続分布

1.4 PyMCによる確率モデル定義とサンプリング