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Pythonによるベイズ統計モデリング: PyMCでのデータ分析実践ガイド 大型本 – 2018/6/22

Osvaldo Martin (著), 金子 武久 (翻訳)
5つ星のうち3.8 21
すべての形式と版を表示
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確率プログラミングのライブラリPyMC3を使ったベイズ統計モデリングの基本を,シンプルなデータを用いて実践的に解説。次のことが学べます。

● ベイズ統計モデリングの概念を理解する
● PyMC3を使って統計モデルを構築する
● モデルの健全性をチェックし,必要に応じてモデルを修正・拡張する
● どのモデルを用いたらよいかを決定する
● モデルに階層構造を組み入れて活用する
● 回帰分析を使って,目的としている連続的な結果変数を予測する
● ロジスティック回帰やソフトマックス回帰を用いて判別する

本書ではPythonのインストールからPyMC3による統計モデルの実装,チェック,拡張まで解説しています。理論的な説明は必要最小限にして,また数式による説明は概念をより理解できる場合に限っています。Pythonプログラミングやベイズ統計学についての知識がほとんどない人でも,本書のコードを実行することを通して,ベイズ統計モデリングの概念やデータ分析にベイズ統計をどう応用するか,といったことが実践的に学べるでしょう。
本書ではとくにベイズ流の回帰分析の考え方を詳しく紹介しています。回帰や判別の問題では一般化線形モデルを扱い,さらに混合モデルや階層モデルも取り上げます。モデル選択については,情報量規準としてAIC,DIC,WAIC,LOOなど,またベイズファクターについても解説しています。最終章では,ノンパラメトリックモデル,カーネルベースモデル,ガウス過程といった高度な話題についても入門的な解説をしています。
なお,原著にあった誤記やコードの不具合は,原著者に確認した上で修正してあります。また,訳者がPyMC3を使用して,本書に掲載されているすべてのコードがWindows,Mac,Linux上で動作することを確認しました。さらに,Windows上でこれらのコードを動作させるためのヒントも「訳者まえがき」に記載しました。
[原著:Bayesian Analysis with Python]
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  1. 本の長さ
    296ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    共立出版
  4. 発売日
    2018/6/22
  5. 寸法
    18.4 x 1.6 x 23.5 cm
  6. ISBN-10
    4320113373
  7. ISBN-13
    978-4320113374
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登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ 共立出版 (2018/6/22)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2018/6/22
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 大型本 ‏ : ‎ 296ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4320113373
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4320113374
  • 寸法 ‏ : ‎ 18.4 x 1.6 x 23.5 cm
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち3.8 21

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上位レビュー、対象国： 日本

yamakatsu
5つ星のうち5.0 MCMCを学びたい人にはありがたい良書です
2020年3月6日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
MCMCを扱った本は他にもあるが，確実に動作するサンプルコードがあるのはこれしかない。ただし，原著の2nd editionのサンプルコードをWebからダウンロードしてきたのですが。
1st editionのサンプルコードは少し手を加えると動作するので，pythonが判る人なら問題ない。また，翻訳者も別にサンプルコードをつくっているので，こちらは動作するかも（私はDLのみ）。
本の内容は，通り一遍の解説ではなく，ミスを犯しやすいところを丁寧に説明しているので，プロを目指している人にはありがたいです。
フレームワークには，PyMC3を使っているが，Theanoがなくても問題なく動作します。MCMCはPyMC3数行で書けてしまうのでPyStanに変換するのも難しくないと思いますのでRから転向してきた人も安心できるのでは。
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
えぬ
5つ星のうち4.0 MCMCの理論面はわかりにくい
2019年5月29日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
和訳が不自然な箇所が多いと思う．

内容については，1章を読んだときはわかりやすいと思って購入したが，2章のMCMC (メトロポリス-ヘイスティング法)の説明などはわかりにくい．
まず，自然言語での説明や例え話が何を言っているのかわかりにくい．
結局はコードから手順は理解できるが，なぜその手順で求めたい分布からサンプルできたことになるのかの説明が不足していると感じた．
(一つ前の節で，詳細釣り合い条件について説明があり，このアルゴリズムがこの条件を満たすことを示す，とかが必要だと思う．)

とはいえ PyMC など確率プログラミングではブラックボックスとして扱える部分なので、この部分は雰囲気だけ分かれば良いのかもしれない。
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
mzono
5つ星のうち2.0 選択肢がないので
2019年12月9日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
PyMC3の参考書は少ないので、使いたければとりあえず買えばいいと思います。

ベイズ統計の理論はなんとなく理解しているレベルで、はじめてサンプリングツールを使ってみましたが、コードも言われた通りに書けば、なんか使えてる気にはなります。

ただ、良書とは言えない。
入門書としてはそこがいいのかもしれないが、それでも内容に物足りなさを感じた。
そして何より訳が中々にひどい。Google翻訳に投げたような直訳が多くて読んでてストレスになる。
4人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
Yamzaki.Y
5つ星のうち5.0 タイトル通りの1冊
2018年6月28日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
MCMCサンプラーとしてはStan/JAGS等がよく使われますが、PythonユーザーとしてはPythonicな記法、単一のファイルでモデリングから可視化まで済ませられるpymcを使いたいもの。特に最新のpymc3の和書はありませんでした。ベイズ統計の基本からpymc3の使い方、階層ベイズや回帰まで解説してくれる本はPythonを統計に使うユーザー待望の1冊です。高度なベイズ推定をコードを書くことで身につけることが出来ます。

一方でそれ以外のユーザー、今からベイズ統計を学びたい方やRからPythonへの移行を考えている方には読みにくい本だと思います。Pythonコードの解説は無く、一つの事柄についての文章量が多く、しかも事前知識の要る専門語が多いので読むのに時間がかかります。
また本の内容とあまり関係ないですが、pymc3の根幹を成すtheanoの開発が止まったので読んで身につくコーディングスキルの先行きがちょっと不安です…。
14人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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Amin
5つ星のうち3.0 体系的に学べるが実装はもう古い
2022年12月3日に日本でレビュー済み
ベイズ統計モデリングの初歩から応用を体系的に学べると思う。
しかし翻訳はだいぶ機械的で、時々訳語の意味が分からない箇所がある。

実装部分は、pymc3をベースに他のパッケージもバージョン指定がされている。
しかし現在はpymc4あらためpymcのstableがリリースされており、pymc3で使っていたメソッドの一部が非推奨にされ始めている。また、python, numpyのバージョンとの整合性の観点ではpythonバージョンの引き上げも今後必要になっていくため実務で使う上ではpymc4に移行していかざるを得ない。

本書のコードをそのままpymc4で使おうとするとエラーだらけになってしまうため、実装部分はだんだん時代遅れになっていると言わざるを得ない。
理論的な側面を体系的に学び、該当部分をその都度実装で学べることは可能なため実践的な教科書になってることは評価できるが読者が最新のpython, pymcでこれを実装するには苦労すると思う。
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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Junpei Tajima
5つ星のうち4.0 Python、ベイズ統計について理解があるものの実際にどう手を動かしたらよいかわからない人のための実践書
2022年9月25日に日本でレビュー済み
PyMC3 を使った実践的なベイズ統計モデリングを解説する本です。

まず、謳い文句の「Python, ベイズ統計の知識は必要なし」は、少なくとも個人的には納得し難いです。Numpy、Pandas、matplotlib 辺りを知っている人でなければサンプルコードの理解が難しいと思うし、ベイズの定理などについても復習程度にしか触れられていません。

ただ、Python をある程度知っていて、ベイズ統計についても学んでおり、でも、いざ自分の目の前の問題にどう適用したら良いかわからないような人にとってはとても適しており、もしかしたら私のように期待以上の学びを得られるかもしれません。

単純な問題からはじめて、実際にコードを書きながらベイズ統計モデリングを解説するというスタイルを取ってます。序盤はよくあるようにコイン投げから始まり、線形回帰と階層モデル、回帰問題から分類問題への拡張が展開されます。個人的にはその後に続くモデル比較の情報基準量についての直感的な説明や、これを用いたモデルの平均化に関する記述は、前述の期待以上の学びでとても読んでいて面白かったです。また、これは期待通りの学びですが、PyMC3 を利用してノンパラメトリックベイズモデルを解説してくれる希少な書籍でもあります。

Python や統計学について、おそらくは著者の想定以上に前提知識を必要としますが、この条件をクリアしていて且つ、経験が少なく実際にどう手を動かしたらよいか分からない人にとって、もしかしたら期待以上の学びを与えてくれる本です。
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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Amazon カスタマー
5つ星のうち1.0 翻訳がひどい
2020年6月2日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
翻訳があまりにひどくて驚きました。ベイズ統計モデリングの理論的な知識がある状態ですら非常に読みにくかったので、初心者の人はこの本で学ぶことは難しいと思います。
正直、原著をdeepLで翻訳して読んだほうがよっぽどわかりやすいです。
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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佐々木武
5つ星のうち5.0 ベイズ統計の全体像の把握に最適
2018年6月23日に日本でレビュー済み
ベイズ統計の初心者にはわかりやすくて最適。
重要なキートピックを扱っており、Pythonプログラミングなどの詳細は省略している。ベイズ統計を俯瞰して理解できる。
3人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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