PyMC를 이용한 확률적 프로그래밍 입문
Introduction
Statistics
Moran’s I Statistics
이 포스팅은 공간통계에서 자주 사용하는 공간 자기상관에 대한 통계량 Moran’s I에 대해 설명하는 글입니다.
[Paper Review] Make Me a BNN: A Simple Strategy for Estimating Bayesian Uncertainty from Pre-trained Model
이 포스팅은 “Make Me a BNN: A Simple, Scalable Strategy for Estimating Bayesian Uncertainty” 논문을 읽고 ABNN의 핵심 아이디어에 대해 정리한 글입니다.
[Paper Review] Normalizing Flows: Probabilistic Modeling and Inference
이 포스팅은 Papamakarios et al. (2021)의 “Normalizing Flows for Probabilistic Modeling and Inference”, Kobyzev et al. (2021)의 “Normalizing Flows: An Introductio...
Bayesian Linear Regression
이 포스팅은 Bayesian Linear Regression에 대한 개념을 소개하는 글입니다.
Gaussian Process(GP)
이 포스팅은 Gaussian Process에 대한 개념을 소개하는 글입니다.
[Paper Review] GP-BART: a novel Bayesian additive regression trees approach using Gaussian processes
이 포스팅은 Maia et al. (2022)의 논문 “GP-BART: a novel Bayesian additive regression trees approach using Gaussian processes”를 읽고 정리한 글입니다.
Bayesian Kernel Machine Regression (BKMR)
본 포스팅에서는 Bayesian Kernel Machine Regression (BKMR)의 이론적 배경을 정리하고 간단한 실습을 진행합니다.
MCMC Sampling in Bayesian Models
본 포스팅에서는 베이지안 추론에서 핵심이 되는 MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 알고리즘의 원리와 구현 방식을 살펴보겠습니다.