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작은 확률에 대한 pymc python 변화 지점 탐지. ZeroProbability Error

pymc를 사용하여 시계열에서 변경 지점을 찾으려고합니다. 내가 바라는 가치는 "변환"가능성이 매우 낮아서 평균 0.009이고 범위는 0.001-0.016입니다. 나는 2 개의 확률에 0과 최대 관측 사이의 사전 확률 분포를 제공한다. 이 코드를 실행하면 alpha = df.cnvrs.max() # Set upper uniform center_1_c =

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pymc3 멀티 카테고리 베이지안 네트워크 - 샘플 방법?

다음과 같이 노드 당 3 개의 상태로 베이 스넷을 설정했으며 코드에서와 같이 특정 상태에 대한 logp를 읽을 수 있습니다. 다음으로 샘플을보고 싶습니다. 아래의 코드에서는 샘플링이 실행되지만 출력의 세 가지 상태에 대한 분포는 표시되지 않습니다. 오히려, 나는 그들이 연속 노드 인 것처럼 평균과 분산을 본다. 어떻게하면 3 개 주에서 뒷부분을 얻을 수 있

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PyMC3 : 계층 적 럭비 모델 후부?

는 그냥 PyMC3 documentation를 통해 읽기 시작 (I 훨씬 더 편안 sklearn과 함께 해요)와 Rugby hierarchical model example 건너 온했습니다 # Imports and Rugby data setup -- model in next section import numpy as np import pandas as

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PyMC3에서 두 개의 시프트 된 감마 분포의 혼합 모델을 맞 춥니 다.

저는 파이썬과 MCMC 기법에 익숙하지 않으며 PyMC3에 대해 작업하고 있습니다. PyMC3에 익숙해지기 위해 생성 된 데이터에 두 개의 시프트 된 감마 분포의 혼합 모델을 맞추고 싶습니다. 다음 단계로 나는 이것을 임의의 수의 이동 된 감마 (gamma)로 확장하는 것을 좋아할 것이다. 그러나 한 번에 한 걸음 씩 나아 간다. 전체 코드 추가 링크 포인

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PyMC3에서 다변량 유니폼 샘플링

DensityDist을 사용하여 균일 한 이전에 맞춤 분포의 샘플을 사용하고 싶습니다. 의 정신으로 뭔가 : star는 않은 정규화 된 로그 우도 함수에 2D 직교 점을 매핑 기능이 import theano.tensor as T from pymc3 import DensityDist, Uniform, Model with Model() as model:

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Keras와 PYMC3를 사용하여 사인파를 피팅하면 예상치 못한 결과가 발생합니다.

저는 pymc3을 사용하여 keras (theano 백엔드) 모델에 사인 곡선을 맞추려고했습니다. 나는 이것 [http://twiecki.github.io/blog/2016/07/05/bayesian-deep-learning/]을 참조 점으로 사용하고 있습니다. 최적화를 사용한 Keras 구현만으로는 적합하지만, pymc3의 Hamiltonian Monte

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PyMC 건물 및

문제 계산서 데이터에서 피팅 모델 : 나는 데이터 집합을 가지고 있고 그것에서 베이지안 네트워크를 배우고 싶습니다. PyMC 문서에서 설명한 것처럼 가정을하고 초기 모델을 만드는 데 사용할 수있는 데이터 세트에 대한 정보는 없습니다. 따라서 가정없이 데이터에서 모델을 직접 배우고 싶습니다. 배경 나는 PyMC (V2 & V3)의 문서를 읽을 수 있지만 나에

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PyMC3 PK 모델링. 데이터 모델을 만드는 데 사용 된 매개 변수로 모델을 만들 수 없습니다.

저는 PK 모델링과 pymc3에 익숙하지 않지만 pymc3을 가지고 놀았으며 간단한 PK 모델을 자체 학습의 일부로 구현하려고합니다. 구체적으로는이 관계를 캡처하는 모델 ... C (t) (Cpred)는 시간 t에서의 농도는, 투여 량은 소정 용량이이 V는 분포의 양이며, CL은 간극이다. 3 회 복용량 100,200,300에 대해 CL = 2, V = 1

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pymc.Matplot.plot에 의해 생성 된 중지 이미지가 저장됩니다.

최근에 pymc을 실험하기 시작했는데 MCMC의 성능을 진단하는 데 사용하는 pymc.Matplot.plot에 의해 생성 된 이미지가 디스크에 저장. 이로 인해 스크립트를 실행하는 위치에 이미지가 나타나게되고, 스크립트를 지우는 데 많은 시간이 걸립니다. 그림이 디스크에 저장되는 것을 막을 수 있습니까? 나는 문서에서 어떤 것도 명확하게 볼 수 없다.

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PYMC3에서 결정적인 벡터 연산을 추가하는 방법은 무엇입니까?

어떻게 결정 론적 벡터 연산을 PYMC3에서 구현할 수 있습니까? 예 : 모델 : M ~ Unif(-5, 5) S ~ Unif(0, |1/M|) data ~ Normal(M, S) M은 가우스 관측 값의 평균이고 S는 표준 편차입니다. 표준 편차는 [0, | 1/M |] (M이 음수 일 때 필요한 절대 값)에 균일하게 분포한다고 가정합니다. 이 코드