我正在學習pyMC 3並遇到一些麻煩。由於pyMC3的教程有限，我正在從Bayesian Methods for Hackers開始工作。我試圖在Bayesian A/B testing示例中將pyMC 2代碼移植到pyMC 3，但沒有成功。從我所看到的模型沒有考慮到觀察結果。 我不得不作出從例如一些變化，如pyMC 3是完全不同的，所以應該是什麼樣子的： 進口pymc爲PM # The para
在我的模型中，我需要使用複雜的python函數從一組父變量中獲取我的確定性變量的值。 有沒有可能這樣做？ 以下是一個python代碼，它顯示了我正在嘗試做的簡化情況。 import numpy as np
import pymc as pm
#Predefine values on two parameter Grid (x,w) for a set of i values (1,2,3)
我是帶pyMC的新手，我不能用pyMC構建MCMC的結構。我想建立一個鏈，我很困惑如何一起定義我的參數和對數似然函數。我的卡方函數由下式給出： 其中和是觀測數據和對應誤差分別和是具有四個自由參數的模型和參數是非線性的。 現有用於X和Y是均勻的，如： import pymc as pm
import numpy as np
import math
import random
@pm.sto
完美的作品一些簡單的theano代碼，停止工作，當我輸入pymc3 這裏是一些snipets爲了重現錯誤： #Initial Theano Code (this works)
import theano.tensor as tsr
x = tsr.dscalar('x')
y = tsr.dscalar('y')
z = x + y
#Snippet 1
import pymc3
問題定義：考慮「SimpleTest的」模式（從pymc3的例子），這是類似於下面一個東西： model = Model()
data = np.random.normal(size=(2, 20))
with model:
x = Normal('x', mu=.5, tau=2. ** -2, shape=(2, 1))
z = Beta('z', alpha=1