저는 기본적으로 일부 이름이 확률 적으로 할당되어 있음을 읽었습니다. 아래 코드의 관련 부분을 작성합니다. lam = pm.Uniform('lam', lower=0.0, upper=5, doc='lam')
parameters = pm.Dirichlet('parameters',[1,1,1,1], doc='parameters')
rv = [ pm.Multi
누군가 PyMC의 Dirichlet 배포판을 사용하여 설명 할 수 있습니까? 나는 그것이 사소한 것이지만 모든 구성 요소의 흔적을 찾을 수는 없다는 것을 알고 있습니다. 출구가 있습니까? 는 이미 여기 내 코드의 관련 부분을 게시 한 KeyError while printing trace in PyMC
MAP 최적화에 대해 자세히 알고 싶었습니다. 내가 분명히 MCMC 사용하여 샘플링 한 후 lambda의 다음 사후 분포를 가지고, 후방 람다에서 최대 = 0.20 및 95 %의 간격은이다 [0.17, 0.24] (만약 내가 잘못 나 수정하시기 바랍니다) MAP가 알고있는 한 최대 사후 확률을 갖는 람다의 값 (지점 추정치)을 제공하지만 MAP을 두 번 실
데이터에서 간단한 선형 함수와 감마 분포 잡음 항의 매개 변수를 추정하고 싶습니다. (참고 : 이는 후속 질문 인 https://stats.stackexchange.com/questions/88676/regression-with-unidirectional-noise이지만 간소화되고 구현에 특화된 것임). 내가 다음과 같이 pymc 사용하여 이러한 매개 변수
두 개의 파라미터를 추론하기 위해 PyMC3에 동적 시스템 모델을 구성하려고합니다. 이 모델은 통상적으로 역학에 사용되는 기본 SIR이다 : DS/DT = - R0 *의 g의 *의 S의 * I 디/DT = g * I (r에 *의 S - 1) 여기서 r0와 g는 추론 할 매개 변수입니다. 지금까지, 나는 전혀 멀지 못합니다. 이처럼 마르코프 체인을 조합 한
모델의 MCMC 분석을 수행하는 데 어려움이 있습니다. 나는 그것이 모델 내에서 불완전한 감마 함수를 가지고 있다는 사실과 관련이 있다고 생각한다. 가우시안 로그 가능성을 최소화하려고하지만 워커가 우물에 머물러 있고 우도 함수를 최소화하려고 시도하지 않는 것으로 보입니다. 이것은 아래 그림에서 보여집니다. 여기서 y 축은 모델의 매개 변수이고 x 축은 단계
pymc2를 pymc3으로 사용한 일부 계산을 업데이트하고 모델에 임의의 이산 변수가있을 때 샘플러 동작에 문제가 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 모델을 사용하여 pymc2을 고려 import pymc as pm
N = 100
data = 10
p = pm.Beta('p', alpha=1.0, beta=1.0)
q = pm.Beta('q',
각 클러스터에 최소 볼륨 경계 타원체를 구축하기 위해 클러스터되어야하는 4 차원 데이터가 있습니다. 우리는 단일 지점 클러스터를 갖거나 최소한 단일 지점 클러스터 수를 가능한 한 낮추고 싶지 않습니다. 왜냐하면 단일 지점으로 타원형 신뢰 영역을 구축 할 수 없기 때문입니다. 내 문제는 클러스터의 수가 미리 주어지지 않는다는 것이다. 그래서 Scikit-le
pymc의 MCMC.sample 인수에 대해 다른 값을 실험하려고합니다. 나는 MCMC.sample에 대한 도움말 페이지를 쳐다 보면서 내가 발견 tune_interval이 많은 반복 간격으로 조정됩니다 단계 방법, 기본 1000 을 int로 "단계 방법 튜닝"은 무엇을 의미합니까? 따라서이 숫자를 높게 또는 낮게 유지하면 더 나은 결과를 얻을 수 있는지
저는 pyMC의 초보자이며 pyMC를 사용하여 MCMC의 구조를 만들 수 없습니다. 체인을 만들고 싶습니다. 매개 변수와 로그 가능성 함수를 함께 정의하는 방법을 혼동합니다. 나의 카이 제곱 함수는 다음과 같이 주어진다 : 곳 및 은 각각 및 네 무료 매개 변수를 사용하여 모델과 매개 변수가 비선형 관측 자료와 통신 오류가 있습니다. import pymc