PyMC建築從數據

Question

問題陳述擬合模型：

我有一個數據集，並想從中學習貝葉斯網絡。沒有關於數據集的信息，可以用來做出假設並創建一個初始模型，如PyMC文檔中所述。所以，我想直接從數據中學習模型而無需假設。

背景

我可以用PyMC（V2 & V3）的文檔閱讀，但無法找到它爲我提供的學習從給定的數據樣本模型的可能性的任何方法。在我讀過的幾乎所有例子中，作者爲建立模型做了假設，然後用模型擬合了模型。

相關：

jmschrei石榴框架提供消耗一個複雜的數據幀的方法from_samples()。這是我正在尋找的東西，但是，sample()方法未實現。因此我不能迴避他的框架。

但是，有沒有類似的方法pymc？

Answer 1

正如Aloctavodia所言，你不能沒有任何假設。我不認爲這只是PyMC，它也是科學模型的基礎。這種模型的原理是，你可以定義你可以通過觀察來估計的參數。沒有假設是奇怪的。難道你不認爲我們至少在我們的宇宙？或比你的數據有統計學意義？

如果你不能提出一個數學模型。我不認爲PyMC可以幫助你。也許你可以看看深入的學習。希望這有幫助