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機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

統計

統計は、集団現象を数量で把握することです。また、調査で得られた性質や傾向を数量的に表したデータのことをいいます。

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pymcでベイズ線形回帰

okmaru
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投稿2020/08/20 08:49

pymc3でベイズ線形回帰を行いたいのですが、ベイズモデルにおいても通常の機械学習と同様にトレーニングデータでモデリングを行い、テストデータで検証するという手順で良いのでしょうか。

多くのサイトにモデリングの方法は書いているのですが、予測の方法が分かりません。
pymc3のsample_posterior_predictiveというのがあるようなのですが、これを用いるのでしょうか。

私が想定している流れとしては
1.トレーニングデータを用いてモデルのパラメータの事後分布を推定
2.事後分布からサンプリングを行い、パラメータの平均値を算出
3.2で求めたパラメータの平均値をモデルのパラメータとし、テストデータで予測可能か検証を行う。
だと考えているのですが、これは正しいでしょうか。

以下のリンクではトレーニング・テストに分割し、行っているようです。
リンク内容

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