我正在pymc3中實現隱馬爾可夫鏈。在實現隱藏狀態方面我已經做得相當好了。下面，我展示了一個簡單的2態Markov鏈： import numpy as np
import pymc3 as pm
import theano.tensor as tt
# Markov chain sample with 2 states that was created
# to have prob 0-
我在玩PyMC3中玩弄離散HMM模型，我遇到了一些問題。 我最初的代碼看起來是這樣的： # Known transition and emission
with pymc3.Model() as hmm1:
T = tt.as_tensor_variable(Tr)
E = tt.as_tensor_variable(Er)
# State models
如何在PYMC3中實現確定性向量運算？例如型號： M ~ Unif(-5, 5)
S ~ Unif(0, |1/M|)
data ~ Normal(M, S)
M是高斯觀測值的均值，S是標準差。假設標準差均勻分佈在[0，| 1/M |]（當M爲負值時需要絕對值）。 驗證碼： import pymc3 as pm
import numpy as np
size = 20
with pm
我無法使用PyMc3將屬於某個類的實例的方法擬合爲確定性函數。你能告訴我該怎麼做嗎？ 爲了簡單起見，我的情況總結如下一個簡單的例子。實際上，我的約束是，一切都是通過GUI完成的，像'find_MAP'這樣的動作應該在鏈接到pyqt按鈕的方法中。 我想在數據點上擬合函數'FunctionIWantToFit'。問題，下面的代碼： import numpy as np
import pymc3 as
我有大量的可以放入字典的先驗。爲了簡單起見，我們用下面的例子只含有3前科： d = {'a1':{'name':'a1','lower':0,'upper':10},\
'a2':{'name':'a2','lower':0,'upper':10},\
'a3':{'name':'a3','lower':0,'upper':10}}
我可以手動創建這些變量： import pymc3
m
我試圖實現一個自定義操作，我得到「錯誤的輸入參數theano函數」錯誤。這是代碼。我所理解的問題是：如何將PyMC3變量轉換爲可以理解的類型？ import numpy as np
import theano
import theano.tensor as t
from theano import config
config.compute_test_value = 'off'
#tr