BayesAのギブスサンプリングによるパラメータ推定① 理論編
Qiita / 2026/3/18
💬 オピニオンModels & Research
要点
- MCMCには複数の手法があり、代表的なのはメトロポリスヘイスティングス法で、どんな事前分布を設定してもサンプリングが可能だが収束性の課題もある。
- BayesAのパラメータ推定を理論編として扱うシリーズの第一弾で、ギブスサンプリングを用いた推定手法を解説する。
- 本稿は機械学習・ベイズ線形回帰・量的遺伝学などの領域を扱い、BayesAの概念とギブスサンプリングの基礎を導入する。
- 収束性の課題とギブスサンプリングの適用条件・前提についての議論を展望する。
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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