Think Bayes ―プログラマのためのベイズ統計入門

38

■

4

章

もっと推定を

4.4

 最適化

これまで私が示したコードは、読みやすさを優先したものだが、あまり効率的ではな

かった。一般に、私は、見た目でも正しいとわかるコードを開発するようにしている。

その後で、目的のための十分な速度があるかどうか確かめる。十分だったら最適化の

必要はない。この例では、実行時のことを考えれば、速度を上げるいくつかの方法が

ある。

最初に、スイートを正規化する回数を減らすことができる。元々のコードでは、

1

回

硬貨を回すごとに

Update

を呼び出していた。

dataset = 'H' * heads + 'T' * tails

for data in dataset:

suite.Update(data)

Update

は、次のようになっていた。

def Update(self, data):

for hypo in self.Values():

like = self.Likelih

ood(

data, hypo)

self.Mult(hypo, like)

return self.Normalize()

Update

では、仮説を

1

つずつ処理していて、その後で

Noramalize

を呼び出すのだが、

これは、仮説をまた反復処理する。正規化の前にすべての更新を済ますことで、時間

の節約ができる。

Suite

には、それを行う

UpdateSet

というメソッドがある。

def UpdateSet(self, dataset):

for data in dataset:

for hypo in ...