Markov Chain Monte Carlo와 모델 적합

Create Your Free Account

or

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 Bayesian 데이터 분석

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

무료로 강의 시작하기

Bayesian 세계로의 첫걸음을 내디뎌 보세요. 이 장에서는 확률과 통계 분포의 기본 개념, 그리고 Bayesian 방법의 초석인 유명한 베이즈 정리를 소개합니다. 마지막으로 무작위 동전 던지기에서 결론을 도출하는 첫 Bayesian 모델을 만들어 봅니다.

Exercise 1: 베이즈는 누구이고, 베이즈는 무엇인가요?Exercise 2: 베이지안 vs. 프리퀀티스트 Exercise 3: 확률분포 Exercise 4: 확률과 베이즈 정리 Exercise 5: 카드를 한 번 뽑아 봅시다 Exercise 6: 베이지안 스팸 필터 Exercise 7: 테스트 결과는 무엇을 말하나요?Exercise 8: 베이즈 맛보기 Exercise 9: 동전 던지기 Exercise 10: 많이 던질수록, 더 많이 배워요 Exercise 11: 어, 이 동전은 공정한가요?

이제 Bayesian의 내부를 들여다볼 차례예요. 베이즈 정리를 약 효과 데이터에 적용해 그리드 근사를 사용하여 확률 분포의 모수를 추정하고, 새로운 데이터가 들어올 때마다 이 추정치를 갱신하는 방법을 배웁니다. 이어서 사전 지식을 모델에 반영하는 법을 익히고, 마지막으로 비전문가 대상에게 결과를 명확히 전달하는 중요한 보고 역량을 연습합니다.

Exercise 1: 베이지안 후드 속으로 Exercise 2: 그리드 근사로 가기 Exercise 3: 사전 지식 없이 하는 그리드 근사 Exercise 4: 사후 신념 업데이트하기 Exercise 5: 사전 신념 Exercise 6: 사전분포의 진실 Exercise 7: 적절한 사전분포 선택하기 Exercise 8: 사후 분포에서의 시뮬레이션 드로우 Exercise 9: 베이지안 결과 보고하기 Exercise 10: 점 추정값 Exercise 11: 최고 사후밀도(HPD) 신뢰 구간 Exercise 12: 신뢰구간의 의미

이제 익힌 Bayesian 데이터 분석 기술을 실제 비즈니스 문제 해결에 적용해 봅니다. 온라인 판매 마케팅 데이터를 활용해 A/B 테스트, 의사결정 분석, 선형 회귀 모델을 통한 예측을 수행합니다.

Exercise 1: A/B 테스트 Exercise 2: 베타 사후분포 시뮬레이션 Exercise 3: 사후 클릭률 Exercise 4: A 혹은 B, 그리고 우리는 얼마나 확신할 수 있을까요?Exercise 5: 얼마나 나쁠 수 있을까요?Exercise 6: 의사결정 분석 Exercise 7: 의사결정 분석: 비용 Exercise 8: 의사결정 분석: 이익 Exercise 9: 회귀와 예측 Exercise 10: 베이지안 회귀 모델 정의하기 Exercise 11: 회귀 모수 분석하기 Exercise 12: 예측 분포

마지막 장에서는 강력한 PyMC3 패키지를 활용해 Bayesian 회귀 모델을 손쉽게 적합하고, 모델 수렴에 대한 검증을 수행하며, 경쟁하는 모델 간 선택을 하고, 새로운 데이터에 대한 예측을 생성합니다. 마무리로, 아보카도의 최적 가격을 찾는 Bayesian 데이터 분석 사례 연구에 지금까지 배운 내용을 적용해 볼 거예요. 행운을 빕니다!

Exercise 1: Markov Chain Monte Carlo와 모델 적합

현재 연습

Exercise 2: 마르코프 연쇄 몬테카를로 Exercise 3: 사후분포 표본 추출 Exercise 4: 결과 해석과 모델 비교 Exercise 5: 사후 표본 점검하기 Exercise 6: WAIC로 모델 비교하기 Exercise 7: 예측 만들기 Exercise 8: 예측 분포에서 샘플링하기 Exercise 9: 테스트 오류 추정하기 Exercise 10: 아보카도 가격은 얼마나 될까요?Exercise 11: 모델 적합하기 Exercise 12: 모델 점검하기 Exercise 13: 가격 최적화하기 Exercise 14: 마지막 정리