매우 고가의 기능 (매우 적절한 하드웨어에서 1 초당 최대 1 초)을 평가해야하는 pymc 모델을 구축 중입니다. 잠재적 변수를 사용하여 탐구 된 매개 변수 공간을 의미있는 솔루션으로 제한하려고합니다 (내 변수 목록의 합계가 주어진 범위 내에 있어야합니다). 이것은 효과가 있지만 잠재력이 무한한 값을 반환하고 매개 변수 선택을 금지 할 때조차도이 함수가 평
나는 pymc 및 베이지안 통계를 처음 사용합니다. 여기서는 이론적 인 결과와 비교하기 위해 매우 단순한 pymc 모델을 구현하려고합니다. 내 테스트 케이스에서 나는 mu~N(20,20)으로 정상적인 사전을 가정하고, 가능성은 아래의 코드와 같이 값을 10 개 관측이 간단한 모델에서, 거기에하자 data~N(mu,10)가 이 , 후방 PDF의 이론적 결과가
compound model의 매개 변수 추정치를 얻기 위해 PyMC 2.3을 사용하려고합니다. "화합물"이란 매개 변수가 다른 임의의 변수 인 분포를 따르는 임의의 변수를 의미합니다. ("중첩 된"또는 "계층 적"은이 상황을 언급하기 위해 때때로 사용되지만, 덜 구체적이고이 상황에서 더 많은 혼란을 일으킨다 고 생각합니다). 예를 들어 보겠습니다. "실제"
pymc3을 사용하여 Dirichlet/Multinomial 분포에서 샘플링하는 데 문제가 있습니다. Dirichlet/Multinomial을 n = 2로 사용하여 Beta/Binomial을 다시 만들 수있는 간단한 테스트 케이스를 만들려고했지만 작동하지 않습니다. 아래에 나는 다항식에서 작동하지만 다항식에서는 실패하는 코드가 있습니다. 명백한 차이점 중
저는 PyMC를 사용하여 모델 매개 변수를 추정하려고합니다. 특히 관측 된 데이터는 두 개의 서로 다른 확률 변수의 합으로 모델링됩니다 : 음 이항 및 포아송. PyMC에서 임의 변수의 대수 조합은 "결정 론적"객체로 설명됩니다. 관측 된 데이터를이 결정론 적 객체에 할당 할 수 있습니까? 가능한 경우 우리는 여전히 합계의 PDF가 구성 요소의 PDF의 회
내 모델에서는 복잡한 파이썬 함수를 사용하여 부모 변수 집합에서 결정 론적 변수 값을 얻어야합니다. 그렇게 할 수 있습니까? 다음은 단순화 된 경우에 수행하려는 작업을 보여주는 pyMC3 코드입니다. 나는이 코드를 실행하면 FindFromGrid(x,w,z) 기능 내부의 int() 기능 FreeRV 정수가 필요하기 때문에 import numpy as np
어리석은 짓을하거나 pymc3에 버그가 있지만 T 분포를 보통으로 맞추려고하면 잘 모르겠다. 자유도 (0.18에서 0.25까지, 나는 높은 것을 기대한다. , 적어도 4-5). 나는 자유도 적당한 수의 T 분포를하려고하면 물론 당신이 일부 수정 (전과 변경, 샘플링 방법)을 제안 할 수 3 import pymc3 as pm
Nsample = 200000
파이썬 용 PyMC 라이브러리를 사용하여 베이지안 PCA를 구현하려고합니다. I 낮은 차원 좌표를 정의하지만 여기서, I는 모델 X = WZ + 전자는 ... 붙어 X는, W는 변환 행렬을 관측 벡터이다 및 z 낮은 차원의 좌표 벡터입니다. 우선 내가 Z에 대한 분포를 정의 할 수, 각 열은 정규 분포로부터 인출되는 변환 행렬 W. (간략화를 위해 제로 평
이 질문은 PyMC를 사용하여 비선형 회귀를 시도한다는 점에서 Fit a non-linear function to data/observations with pyMCMC/pyMC과 비슷합니다. 그러나 관찰 된 변수를 PyMC를 사용하여 비정규 분포 (즉, T 분포)를 따르는 방법을 아는 사람이 있는지 궁금합니다. 나는 그들이 T 분포를 포함하고 있다는 것을
아주 간단한 질문 : @pm.stochastic을 어떻게 사용해야합니까? @pm.stochastic(observed=True)
def loglike(value=data):
# some calculations that generate a numeric result
return -np.log(result)
내가 최근에 시도했지만 정말 나