我仍在學習PYMC3，但在文檔中找不到任何有關以下問題的內容。考慮從this question沒有季節性的貝葉斯結構時間序列（BSTS）模型。 import pymc3, numpy, matplotlib.pyplot
# generate some test data
t = numpy.linspace(0,2*numpy.pi,100)
y_full = numpy.cos(5*t)
對不起，這個愚蠢的問題，但我無法找到任何方式來禁用消息pymc3.find_MAP（）。作爲PyMC3的新手，我想我已經學會了正確使用語法（顫抖）來做一個單一的MAP估計，給定先驗函數和似然函數。我即將嘗試擴展這個範圍來處理大量的變量，但爲了消除我得到的類型的消息，例如： 優化已成功終止。 Current function value: 1.889038
Iterations:2
Func
我想使用相同的pymc3模型來適應許多（~100）數據集。由於我找不到重複使用模型的方法，因此我創建了新模型。這是基本的代碼： for i in range(100):
Y = data[i]
mod = pm.Model()
with mod:
p = pm.Uniform('p',lower=0.1,upper=3 ,testval=2)
Y_
我正在嵌套邏輯迴歸模型用3次的成果表示選擇A的適當的規格，B或C的第一級表示A和B或C之間的選擇，並且所述第二級別代表B和C之間的選擇。某些組成數據的代碼位於下方，但我不確定是否正確指定了模型。根據定義，B或C的概率大於B的概率，但是對於非常小的樣本量，當從後驗採樣時，「BorC」可能小於B.這樣的小樣本大小可能不會在實際數據中出現我很感興趣，但事實發生了這種事實讓我覺得我做錯了什麼。謝謝！ im
我試圖使用Mixture from PyMC3來使用兩個Beta分佈（我不知道每個分佈的權重）的混合數據來擬合數據。以下是代碼： model=pm.Model()
with model:
alpha1=pm.Uniform("alpha1",lower=0,upper=20)
beta1=pm.Uniform("beta1",lower=0,upper=20)
al