일부 데이터를 가우시안 (더 복잡한) 함수로 맞추려고합니다. 아래에 작은 예제를 만들었습니다. 내 첫 번째 질문은 일까요? 두 번째 질문은 입니다. x 방향, 즉 관측치/데이터의 x 위치에 오류를 어떻게 추가합니까? pyMC에서 이러한 종류의 회귀를 수행하는 방법에 대한 훌륭한 가이드를 찾는 것은 매우 어렵습니다. 아마도 최소 자승법이나 비슷한 접근법을 사
몬테카를로 마르코프 체인 프로세스pymc 라이브러리에 대한 튜토리얼을 진행할 예정입니다. 나는 또한 pymc을 사용하는 초보자이며 내 자신의 MCMC 프로세스를 구축하려고합니다. 나는 pymc 튜토리얼에서 적절한 대답을 찾을 수 없다는 몇 가지 질문에 직면 해있다. 첫 번째 : 어떻게 pymc로 priors를 정의하고 연쇄 과정에서 priors를 어떻게 소
나는 Implementing Dirichlet processes for Bayesian semi-parametric models (here 소스)에서 참조 디리클레 프로세스 예를 구현하기 위해 구현하고 싶습니다 3 데코레이터 : 그래디언트 계산을 위해 Theano를 사용하는 PyMC 3에서 어떻게 구현합니까? 편집 : 슬프게도 정말 느리고 합성 데이터의 원
easy_install pymc 명령을 사용하여 pymc를 설치했습니다. import pymc을 사용하여 패키지를 가져 오려고합니다. 내가 Ubuntu 12.04 및 Python 2.7을 사용하고 Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/us
필자는 매개 변수를 추정하고자하는 관찰 데이터를 가지고 있으며 PYMC3을 시험해 볼 수있는 좋은 기회라고 생각했습니다. 내 데이터는 일련의 레코드로 구성됩니다. 각 레코드는 고정 된 1 시간 기간과 관련된 한 쌍의 관찰을 포함합니다. 하나의 관찰은 주어진 시간 동안 발생하는 총 이벤트 수입니다. 다른 관찰은 그 기간 내의 성공 횟수입니다. 예를 들어, 데
내가 PyMC에 새로운 해요 내 이전에, 예를 들어, 평균 및 표준 편차와 관련된 매개 변수를 받고 약간의 문제가 발생하고 나는 내 모델을 설명합니다. 과 같이 'model.py'라는 파일 : import pymc
import numpy
#constants
r_div=numpy.loadtxt("r_div", comments="#
PyMC를 배우기 시작하고 첫 번째 튜토리얼의 예를 이해하기 위해 실마리를 시작합니다. early_mean 및 late_mean는 속도 지수 분포 다음 확률 변수로서 모델화 이유 disasters_array = \
np.array([ 4, 5, 4, 0, 1, 4, 3, 4, 0, 6, 3, 3, 4, 0, 2, 6,
3,
나는 단계적 모델 선택을 수행하여 분산 인플레이션 팩터가있는 변수를 점차적으로 특정 임계 값 이상으로 떨어 뜨립니다. 이렇게하려면 몇 백 메가 바이트에서 10 기가에 이르는 데이터 세트에서 OLS를 여러 번 실행하고 있습니다. 더 큰 데이터 세트의 경우 OLS의 가장 빠른 구현은 무엇입니까? Statsmodel OLS 구현은 행렬을 반전시키기 위해 nump
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