PyMC3贝叶斯线性回归预测与sklearn.datasets
我一直在尝试使用PyMC3和sklearn.datasets数据集中的真实数据（即不是线性函数+高斯噪声）来实现Bayesian Linear Regression模型。我选择了属性最少的回归数据集（即load_diabetes()），其形状为(442,10)，即442个样本和10个属性。我相...
PyMC的并行化
有人能够给出如何并行化 PyMC MCMC 代码的一般指导吗？我正在尝试运行这里提供的示例中的 LASSO 回归。我在某处读到并行采样是默认完成的，但我是否仍然需要使用类似于 Parallel Python 的东西使其工作？ 下面是一些参考代码，我希望能够在我的机器上并行化运行。x1 = n...
pymc3: 多个观测值
我有一些观测数据需要估计参数，想着试试PYMC3。我的数据结构是一系列记录。每个记录包含一对与固定一小时期间相关的观测值。一个观测值是在给定小时内发生的事件总数，另一个观测值是该时间段内成功的数量。例如，一个数据点可能指定在给定的一个1小时周期内，总共有1000个事件，其中100个是成功的。在...
pymc3: 多个观测变量的分层模型
我有一个简单的分层模型，其中有很多个体，我从正态分布中获取了小样本。这些分布的均值也遵循正态分布。 import numpy as np n_individuals = 200 points_per_individual = 10 means = np.random.normal(30, ...
我们如何将一个Python上下文管理器与出现在其块中的变量"关联"起来？
据我所知，上下文管理器用于在Python中为对象定义初始化和终止代码片段（__enter__和__exit__）。然而，在PyMC3的教程中，他们展示了以下上下文管理器示例： basic_model = pm.Model() with basic_model: # Priors ...
使用PyMC3进行增量式模型更新
在pyMC3中是否可以逐步更新模型？我目前找不到相关信息。所有文档都是使用先验已知数据进行操作的。 但是据我理解，贝叶斯模型也意味着能够更新信念。这在pyMC3中可能吗？在哪里可以找到相关信息？ 谢谢 :)
使用PyMC3创建的模型如何绘制成图形
我正在使用以下代码来创建一个简单的PyMC3模型： import pymc3 as pm import theano.tensor as tt with pm.Model() as model: p = pm.Uniform("freq_cheating", 0, 1) p...
PyMC3和Theano - 在导入pymc3后停止工作的Theano代码
当我引入pymc3时，一些完美运作的简单theano代码停止工作。 以下是重现错误所需的一些片段：#Initial Theano Code (this works) import theano.tensor as tsr x = tsr.dscalar('x') y = tsr.d...
PyMC3中的“chain”是什么？
我正在学习用PyMC3进行贝叶斯建模。您可以使用以下代码创建一个模型并进行采样：import pandas as pd import pymc3 as pm # obs is a DataFrame with a single column, containing # the observe...
使用PyMC3计算最大似然
有时我对Bayesian推断的完整后验分布并不感兴趣，而只关心最大似然(或最大后验概率，如果先验设定合适)，以及可能的Hessian矩阵。PyMC3有相关函数可以实现，但find_MAP函数返回的模型参数可能会因为先验分布而被转换。是否有一种简单的方法可以得到这些未经变换的值呢？find_he...