pymc

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    이미지 처리에 사용되는 AdaptiveMetropolis 단계 방법의 예제 또는 튜토리얼을 찾고 있습니다. 지금까지 발견 한 희미한 이미지 관련 리소스는이 천문학 dissertation과 관련된 GitHub repo입니다. 이 넓은 question은 PyMC 예제 코드를 제공하지 않는 것 같습니다. 이 시뮬레이션 된 어레이에서 피크를 찾는 것은 어떻습니까?

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    pymc3의 traceplot에 최고 밀도 간격을 추가하는 방법이 있습니까? 레이블로 이상적으로 트레이스 플롯에 직접 HDI를 표시하고 싶습니다. 기본적으로, 나는이 책을 "베이지안 데이터 분석을 수행"에 그와 유사한 사후 분포 플롯을 생성하고 싶습니다 : 이미 pymc3에서 구현 될 수있는 다시 발명 뭔가 싶지 않아.

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    병렬 처리로 pymc3 샘플링 속도를 높이려고 노력 중이며 겸손한 이점만 있습니다. i7 MacBook Pro에서 총 실행 시간을 25 분 (njobs = 1)에서 13 분 (njobs = 6)으로 줄일 수있었습니다. 사실 pymc이 샘플링을 시작하기까지 약 4 분이 걸리기 때문에 그 증가는 상대적으로 적습니다. 질문은 - pymc3과 함께 GPU를 성공적

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    반복 횟수를 자동으로 추적 할 수있는 방법이 있습니까? 나는 비교적 비싼 모델로 일하고 있으며 체인 상황을 매번 확인하는 것이 좋을 것입니다.

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    PyMC3에서 어떻게 사용자 정의 가능성을 정의 할 수 있습니까? PyMC2에서는 @pymc.potential을 사용할 수 있습니다. 나는 PyMC3에서 pymc.Potential을 사용하려고 시도했지만, 부울 연산이 매개 변수에 적용될 수없는 것으로 보인다. (내가 할 때 this과 같은 오류가 발생한다.) 예를 들어, 다음 코드는 작동하지 않습니다 fr

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    피클 백엔드를 사용하더라도 파이썬에서 MCMC 용으로 명백하게 간단한 코드는 거대한 메모리 사용량 (> 15GB)을 발생시킵니다. 이것은 pymc에서 관찰 된 변수의 배열을 사용할 때마다 발생합니다. 왜 이런 일이 벌어지고 있는지에 대한 아이디어가 있습니까? 개인적인 경험에서 import pymc as pymc import numpy as np N =

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    저는 PyMC를 처음 사용하고 간단한 조건부 확률 모델을 설정하려고합니다 : P(has_diabetes|bmi, race). 레이스는 0-4로 인코딩 된 5 개의 이산 값을 취할 수 있으며 BMI는 0이 아닌 양의 실수를 취할 수 있습니다. | 을 : 나는처럼 보이는 데이터를 관찰 p_race = [0.009149232914923292, 0.1

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    PyMC를 가르치기 위해 간단한 회귀 회귀를 정의하려고합니다. 하지만 ZeroProbability 오류가 발생하고 이것이 왜 발생하는지 또는 피하는 방법을 정확히 이해하지 못합니다. 여기 내 코드입니다 : import pymc import numpy as np x = np.array([85, 95, 70, 65, 70, 90, 75, 85, 80, 8

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    PyMC에서 @stserasit 변수를 @observed 변수로 전환하는 데 약간의 문제가 있습니다. 나는 아래와 같이 확률 변수를 설정했습니다 : def age_logp(age): if age < 0 or age > 110: return -np.inf elif 0 <= age < 20: prob = age_dist[

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    모두. pymc를 사용하여 베이지안 모델에서 패널 데이터 분석을 수행하는 방법에 대한 질문이 있습니다. .......................................................... User Time x1 x2 x3 Y 1 1 1 1 3 2 1 2 2 1 4 1 1 3 2