I 읽어들이 같이 분산 공분산 행렬 Σ 모델링 다음 용지 (http://www3.stat.sinica.edu.tw/statistica/oldpdf/A10n416.pdf) Σ = DIAG (S) * R * DIAG (S) (식 1 diag (S)는 대각선 요소 S를 갖는 대각선 행렬이고, R은 k × k 상관 행렬이다. 어떻게 PyMC를 사용하여 구현할 수
psycopg2과 함께 pymc을 사용할 수 없습니다. 튜토리얼에서 다음과 같은 간단한 코드 조각 : 다음과 같은 오류에 import pymc as pm
with pm.Model() as model:
x = pm.Normal('x', mu=0., sd=1)
결과 : export DYLD_FALLBACK_LIBRARY_PATH=$DYLD_FAL
this example과 함께 PYMC3을 사용하여 매우 간단한 베이지안 선형 회귀를 수행합니다 (학습, 나는 희망합니다). 초기 예제를 실행했지만 내 데이터를 사용하려고 시도합니다. : ValueError: Optimization error: max, logp or dlogp at max have non-finite values.
Some values
일부 고 에너지 물리 데이터 분석에서 PyMC를 사용했습니다. 그것은 완벽하게 일했으며, 분석이 완료되었으며, 우리는 그 논문을 연구 중입니다. 그러나 나는 작은 문제가 있습니다. RAM 데이터베이스 백엔드로 샘플러를 실행했습니다. 흔적은 몇 달 동안 IPython 커널 프로세스에서 메모리에 앉아있었습니다. 문제는 워크 스테이션 지원 담당자가 커널 업그레이
필자가 작성한 모델의 한 단계에서 수량의 오차 함수를 계산해야합니다. 난 할 노력하고있어 다음과 같습니다 : erf이 배열에서 작동하지 않기 때문에는 from math import erf
import numpy as np
import pymc as pm
sig = pm.Exponential('sig', beta=0.1, size=10)
x = er
을 pymc하기 은하계의 종류 인 경우, LF는 감마 함수 일뿐입니다. 은하 조사가 대개 목표의 상당 부분, 특히 낮은 광도의 자료를 놓치기 때문에 데이터 절단의 잠재적 인 원인이됩니다. 이 모델에서 나는 아래 모든 것을 놓친다 lmin 이 방법의 세부 사항은 this paper by Kelly et al에서 찾을 수있다. 이 모델 작동 : 나는 모델에 M
주어진가우스 혼합 가스 예제를 복사하여 지수의 혼합을 시도했습니다. 코드는 다음과 같습니다. 여기에 추측에 대한 몇 가지 펑키 한 측면이 있다는 것을 알고 있지만, 제 질문은 이와 같은 모델에서 계산을 디버깅하는 방법에 대한 것입니다. 감마의 축척 매개 변수가 scales에 할당 된 3 개의 지수가 혼합 된 것입니다. 그러나 모든 관측치는 ElemwiseC
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
내가 모델링하고 나는 주식보고 있었다 자산 클래스의 분산 - 공분산 행렬이 너무 반환 추정 할 필요가 추정 반환 여기 https://github.com/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers 의 6 장에 주어진 예 내 간단한 구현 곳이다 나는 알려진 평균과 분산
생각에 대한 PYMC 시작하기 나는이 다음 예제 시작할 것 : http://www.databozo.com/2014/01/17/Exploring_PyMC3.html 하지만 정확하게 2.3 pymc 사용의 예를 따를 때 나는 출구를 얻고 API가 UserWarning를 변경했다고 말했다 : MCMC() 구문은 더 이상 사용되지 않습니다. M = MCMC (입력