「Pythonで体験するベイズ推論」をJuliaで体験 Cameron Davidson-Pilon著、玉木徹訳「Pythonで体験するベイズ推論 -PyMCによるMCMC入門-」 をJuliaとMambaで体験してみる。著者が管理する本のリポジトリはこちら。 第1章 ベイズ推論の考え方 1.4 例題: メッセージ数に変化はあるのか? 第2章 PyMCについてもう少し 2.2.1 同じ物語、異なる結末 2.2.2 例題: ベイズ的 A/Bテスト 2.2.7 例題: カンニングした学生の割合 2.2.10 例題: スペースシャトル「チャレンジャー号」の悲劇 第3章 MCMCの中をのぞいてみよう 3.1.4 例題: 混合モデルの教師なしクラスタリング 3.2 収束性の解析 第4章 偉大な定理、登場 4.2.2 例題: ポアソン分布に従う確率変数の収束 4.3.1 例題: 集約されたデータの扱い 第5章 損失はおいくら? 5.2.2 例題: テレビ番組 "The Price Is Right"の最適化 5.3.1 例題: 株価の予測 5.3.2 例題: Kaggleコンテスト「ダークマターの観測」 第6章 事前分布をハッキリさせよう 6.4 例題: ベイズ多腕バンディット 6.5 例題: 株売買の収益 第7章 ベイズA/Bテスト