BayesAのギブスサンプリングによるパラメータ推定② 実装編
Qiita / 2026/3/23
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要点
- BayesAのギブスサンプリングを用いたパラメータ推定の実装手順と、条件付き分布の導出を具体的に解説する。
- 初期値設定、サンプル更新のアルゴリズム、収束診断の基本的な考え方と実装上のコツを紹介する。
- 実装例やコード断片、ライブラリ選択のポイントを通じて、機械学習と量的遺伝学への適用を示す。
- BayesAと他のベイジアン回帰手法との比較や、データセットに応じたメリット・注意点を解説する。
はじめに
MCMCには様々な手法がありますが、有名どころとしてメトロポリスヘイスティングと呼ばれる方法があります。この方法はどんな事前分布を設定してもサンプリングができる優れものですが、収束性が悪いという課題を抱えています。そこでよく使われているのがギブスサンプリングと呼...
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