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PyMC3安装以及Hello Project
目录 1. PyMC3安装 2. Hello Project (1) 导入所需要的各种包 （2）生成观测数据 (3) 构建模型 (4) Perform the inference (5) 后验概率信息分析 1. PyMC3安装 参照[1],python-如何在PyMC3中定义自定义优先级
我想知道是否有可能在PyMC3中定义一个自定义先验(以及如何做).从here开始,在PyMC2中似乎比较容易做到(无需修改源代码),但是在PyMC3中则不那么容易(或者我不太了解).我正在尝试从《做贝叶斯数据分析》一书中复制一个先验,该书在BUGS中实现： model { # Likelihood. Each flip is Berpython-通过蒙特卡洛马尔可夫链的简单贝叶斯网络移植到PyMC3
我正在将Simple Bayesian Network via Monte Carlo Markov Chain的示例从PyMC2移植到PyMC3,并且可以正常工作.可以在GitHub上以下gist的pymc3_rain_sprinkler_grass_simple_bayesian_network.py文件中找到结果. 我想通过提供证据来扩展原始示例,例如知道草是湿的,然后让PyMC3给我答python-与PyMC3的贝叶斯相关
我正在尝试将此example of Bayesian correlation for PyMC2转换为PyMC3,但得到的结果完全不同.最重要的是,多元正态分布的均值很快就为零,而它的平均值应为400(与PyMC2一样).因此,估计的相关性迅速变为1,这也是错误的. 完整代码可在此notebook for PyMC2和此notebook for PyMC3中获python – Theano步骤给错误的格式文件错误
我试图复制这个例子 Getting Started PyMC3. 在Windows 2012 R2上. 这一步来自pymc3 import Model,Normal,HalfNormal给 D:\Anaconda3\libs/python35.lib: error adding symbols: File in wrong format collect2.exe: error: ld returned 1 exit status --------------------python – 具有变化点的PyMC3回归
我看到了如何用pymc3进行变点分析的例子,但似乎我错过了一些东西,因为我得到的结果远非真正的值.这是一个玩具的例子. 数据： 脚本： from pymc3 import * from numpy.random import uniform, normal bp_u = 30 #switch point c_u = [1, -1] #intercepts before and after switch po用PyMC3进行贝叶斯统计分析（代码+实例）
问题类型1：参数估计 真实值是否等于X？ 给出数据，对于参数，可能的值的概率分布是多少？ 例子1：抛硬币问题 硬币扔了n次，正面朝上是h次。 参数问题 想知道 p 的可能性。给定 n 扔的次数和 h 正面朝上次数，p 的值很可能接近 0.5，比如说在 [0.48，0.52]？ 说明 参数的先验信念：p∼Uniform(0,1)python – pandas Dataframe中的百分比匹配
是否有一个函数可以告诉pandas DataFrame中匹配的百分比或数量而不执行此类操作… len(trace_df[trace_df['ratio'] > 0]) / len(trace_df) 0.189 len(trace_df[trace_df['ratio'] <= 0]) / len(trace_df) 0.811 必须有更多的Pythonic或至少优雅的方式来做到这一点.解决方法:找python – Pymc3条件后验采样
我想从pymc3中的后验分布中抽样,但是以某些变量的特定值为条件.我看到如何使用sample_ppc对后验进行采样,但目前还不清楚如何有条件地进行此操作.有一个简单的方法吗？ 例如,假设我有这个模型： with pymc3.Model() as model: mu = pymc3.Uniform('mu', -3., 3.) std = pymc3.Python – 大都会采样
我正在写一本名为Bayesian Analysis in Python的书.这本书主要关注PyMC3包,但它背后的理论有点模糊,所以我很困惑. 说我有这样的数据： data = np.array([51.06, 55.12, 53.73, 50.24, 52.05, 56.40, 48.45, 52.34, 55.65, 51.49, 51.86, 63.43, 53.00, 56.09, 51.93, 52.31, 52.33,python – 从pymc3中的推断参数预测
我试图从非贝叶斯背景中理解这一点. 在线性回归或黑盒机器学习工具中,工作流程类似于以下内容. >获取数据 >准备数据>模型数据(从中学习[或部分,训练集])>测试模型(通常在测试集上)>如果模型根据某个指标是好的,请转到6,否则调查和修改工作.>模型足够好;用它来预测/分类等 因此,假python – 使用PYMC3进行回归
我在这里发布了一个IPython笔记本http://nbviewer.ipython.org/gist/dartdog/9008026 我通过标准Statsmodels OLS和PYMC3与Pandas提供的数据一起工作,顺便说一下,这部分工作得很好. 我看不出如何从PYMC3中获得更多标准参数？这些示例似乎只是使用OLS来绘制基本回归线.看来PYMC3模型数python – 将PyMC2代码移植到PyMC3 – 体育分析的分层模型
我尝试了以下代码,但遇到了问题.我认为.values是问题,但我如何将其编码为Theano对象？ 以下是我的数据来源 home_team,away_team,home_score,away_score Wales,Italy,23,15 France,England,26,24 Ireland,Scotland,28,6 Ireland,Wales,26,3 Scotland,England,0,20 France,Italy,30,1