pymc3

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範疇我試圖在以下情況下SOFTMAX選擇功能的一個單一的參數來執行參數估計：在每次試驗中，三個選項值被給予（例如，[1 ，2,3]），並且主題在選項（0,1或2）之間進行選擇。 softmax函數根據溫度參數（這裏限定在0和10之間）將選項值轉換爲選擇概率（3個概率的向量，總計爲1）。在每個試驗中的選擇應該被建模爲具有從softmax計算的試驗選擇概率的分類分佈。請注意，分類的選擇概率取決於

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pymc3：具有多個obsesrved變量的分層模型

我有一個簡單的層次結構模型，其中包含很多個人，對於這些模型我有一個來自正態分佈的小樣本。這些分佈的手段也遵循正態分佈。 import numpy as np n_individuals = 200 points_per_individual = 10 means = np.random.normal(30, 12, n_individuals) y = np.random.normal(

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PyMC3中的分層建模分類變量交互

我試圖使用PyMC3實現分類變量及其交互作用的分層模型。在R，該公式將採取類似的形式： y ~ x1 + x2 + x1:x2 然而，在本教程https://pymc-devs.github.io/pymc3/GLM-hierarchical/#partial-pooling-hierarchical-regression-aka-the-best-of-both-worlds他們明確地說，G

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可以將「if」語句用於PyMC確定性函數嗎？

在閱讀Cam Davidson-Pilon的Probabilistic Programming & Bayesian Methods for Hackers後，我決定嘗試用隱馬爾可夫模型（HMM）與PyMC學習問題。到目前爲止，代碼並不合作，但通過故障排除，我覺得我已經縮小了問題的根源。將代碼分解成更小的塊並關注t = 0時的初始概率和發射概率，我可以在時間t = 0學習單個狀態的發射/觀測參數

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Pymc3中的分類混合模型

我是Pymc3的新手，我試圖創建https://en.wikipedia.org/wiki/Mixture_model#Categorical_mixture_model中顯示的分類混合模型。我無法連接'x'變量。我認爲這是因爲我必須讓z變量爲Deterministic，但是我在分配'x'的行收到錯誤消息：「ValueError：我們期望3個輸入但得到2」。它看起來像p函數只接受2個輸入，所以我卡

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用pymc3進行邏輯迴歸 - 在glm中構建之前是什麼？

對於邏輯迴歸的情況，我無法完全解釋使用glm和pymc3會發生什麼。所以我將GLM版本與明確的pymc3模型進行了比較。我開始寫文檔的IPython的筆記本，請參閱： http://christianherta.de/lehre/dataScience/machineLearning/mcmc/logisticRegressionPymc3.slides.php 我不明白的是：用於在GLM參數之

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我一直在嘗試關於PyMC3的教程，但是當涉及到

我一直在嘗試遵循教程PYMC3 https://pymc-devs.github.io/pymc3/getting_started/，但是當我到下面的代碼段時，我遇到了錯誤... from pymc3 import Exponential, T, logtransform, exp, Deterministic from pymc3.distributions.timeseries import

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PyMC2和PyMC3給出不同的結果...？

我正試圖在PyMC3中獲得一個簡單的PyMC2模型。我已經使模型運行，但模型給出了變量的非常不同的MAP估計。這裏是我的PyMC2型號： import pymc theta = pymc.Normal('theta', 0, .88) X1 = pymc.Bernoulli('X2', p=pymc.Lambda('a', lambda theta=theta:1./(1+np.exp(-(

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貝葉斯估計壽命/ theano

我想估計下面的模型在這裏我提供統一的優先和我的代碼的可能性。後者來源於此paper和去如下：在theano/pymc3實現我的計算等式右邊的第一和第二項中first_term和second_term。最後logp總和整個樣本。 Theano，對自己是生產一些輸出然而，當我在pymc3模型它集成出現以下錯誤： TypeError: ('Bad input argument to theano f

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在pymc3中重寫動態系統中參數估計的pymc腳本

我想使用pymc3來估計Hodgkin Huxley神經元模型中的未知參數和狀態。我在pymc中的代碼基於http://healthyalgorithms.com/2010/10/19/mcmc-in-python-how-to-stick-a-statistical-model-on-a-system-dynamics-model-in-pymc/，執行得相當好。 #parameter prio