Python の勘を取り戻した。 MCMC を自分で書けるようになった。 MH HMC. HMC は微分が必要になる。数値微分しかできない（自分のスキルでは）。変量効果が入るとそのパラメータ毎に数値微分が必要になるため、計算時間がおそろしくかかる。事実上、非実用的…

もう一度腰を据えて、Python を生で使って MCMC を計算するコードを書いてみようかと。 GPU を使えば速くなってくれないかなあ。 CuPy ライブラリを使えばいいみたい。 preferred.jpqiita.com

いや、タイトルに偽りありで、使ってみただけであり、まだ、成功していません。 配列がうまく渡せないようだ。サイズが違うというエラーが出る。PyMC3 の中から odeint を呼ぶとエラーが出る。 odeint 自体はちゃんと動く。 PyMC3 から解析解の PRED 関数を…

混合効果モデルがうまくかけないぞ。データはどう作ればいいんだ？やっぱり、自分で MH sampling する方がトータルでは速いかなあ。

さわり始めてみた。 外部で関数を定義したいなあ。いや、する必要がある。PK, PK/PD のモデル式は外部でないと定義しきれないと思う。しかし、うかつに書くと、C でコンパイルされなくなる。つまり、PyMC3 の枠の中出関数を定義する必要があるはずだ。 その…

機械学習しようとすると、Python ライブラリを使う方がいいと思う。参考書もそろっているしね。 一方、グラフはやっぱりR (ggplot2) だ。 したがって、併用しなければならない。すると、自己が引き裂かれる思いをする。 0 から始めるか、1 から始めるか、そ…

scikit-learn ライブラリを使ってみた。何でこんなにうまくいくのかなあ、と怖いです。 Cross validation をしてハイパーパラメータをチューニングした。 目には見えない高次元の世界で、やはりこれらの特徴量と、PMx パラメータとは相関しているということ…