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在PyMC3中更新模型
我目前正在PyMC3中构建以下模型: <pre><code>obs_data = 25 with pm.Model() as model: xct = pm.Normal('xct' -
如何解决此问题:输入尺寸不匹配?
我正在尝试使用pymc3与贝叶斯建立神经网络。它由1个输入层,2个隐藏层和1个输出层组成。在每个隐藏层 -
在具有多个节点的集群上运行Theano时出错
我正在运行一个脚本,该脚本在具有多个节点的群集上适合不同的数据集的<code>PyMC3</code>模型。 为了在 -
具有硬币翻转问题的简单贝叶斯网络
我正在尝试实现贝叶斯网络并使用PYMC3解决回归问题。在我的模型中,我有一个公平的代币作为父节点。 -
仅在PyMC3中保存转换后的参数
我想在PyMC3中转移变量。我目前仅使用<a href="https://docs.pymc.io/notebooks/api_quickstart#Deterministic-transforms" rel="n -
调用Theano
env: <ul> <li> PyMC3 3.7 </li> <li> Theano 1.0.4 </li> <li> python 3.7.3 </li> <li> WinOS 10 </li> </ul> 调用代码时:</ -
PyMC3:改组输入数据
我需要对向量(每次采样)进行混洗,以作为对数似然函数的输入传递。有没有办法在PyMC3中而不是在函 -
尝试使用pymc3建立基本模型时出现“ TypeError:'Model'对象不可调用”
我无法使用pymc3包来运行一个基本示例。该示例来自<a href="https://towardsdatascience.com/markov-chain-monte-carlo-in-p -
PyMC3:每次给出不同的结果
我定义了一个对数似然函数,并且我在一个均匀分布上采样了一个变量。我确保对数似然函数对相同的 -
使用dirichlet优先从pyMC3绘制分类向量
我想画出分类矢量,其先验是Dirichlet分布的产物。类别是固定的,类别向量中的每个元素对应于一个不 -
如何绘制在PyMC3中设计的神经网络的不同历元的后验概率分布?
我一直在学习如何在PyMC3中设计神经网络。我看过以下图片 <img src="https://i.stack.imgur.com/OdAp0.png" alt -
使用PyMC3来计算ODE参数后验:错误的初始能量误差
我正在尝试使用均值等于那些ODE解决方案对参数和初始值的选择的对数的似然来对ODE参数的参数进行采 -
Anaconda无法安装软件包或创建环境-潜在的多个驱动器问题
我正在尝试使用anaconda安装pymc3和cx_oracle。我正在使用的命令是 <pre><code>conda install -c anaconda cx_oracle `` -
如何在Pymc3中为变量的向量建模,这些向量的分布是两个不同的AR1向量的确定性时间相关函数?
我有X和Y都是30个AR1随机变量的向量,其中1个<t <100(离散)。 我也有G_t,它是取决于时间t的确定 -
Tensorflow概率与PyMC3给出的结果不同
我以前使用过PyMC3,现在正在使用张量流概率。 我在两者中都建立了一些模型,但是不幸的是, -
贝叶斯统计模型的PyMC到PyMC3
我从《概率编程和黑客贝叶斯方法》一书着手进行贝叶斯统计。我意识到那里的代码示例基于pymc,而已 -
pymc3:为什么所有内容都是日志?
我想把头包裹在pymc3上,这似乎是一个漂亮的包装。我不明白的一件事是,为什么所有概率都在对数中? -
pymc3:测试版分发版标准差与标准差
我将了解可爱的pymc3库,并希望确保我理解正确。 Beta发行版的签名为<code>class pymc3.distributions.continuous.Bet -
在PYMC3中使用参考先验
我正在使用以下设置处理EVT模型: 以pm.Model()作为模型: <pre><code>File "D:/projects/side_master/ -
PyMC3:相同输入的不同预测
在PyMC3中,<code>set_data()</code>当前无法正确处理通过<code>sample_posterior_predictive()</code>传递的单个新观测值 -
pymc3:使用pm.MvNormal()以不同的均值和协方差采样几对数据
我试图通过使用PyMC3对每对数据使用具有不同协方差的观测数据进行采样。 以下是该代码的简单版本:</ -
Pymc3 theano导入失败
我无法确定Pymc3无法正确运行Theano的问题。我也无法在网上其他任何地方找到满意的答案。我正在使用Ana -
从分位数拟合分布
我正在尝试使用Python中的SAS从<a href="https://blogs.sas.com/content/iml/2018/03/07/fit-distribution-matching-quantile.html" rel -
PYMC3混合物模型:有助于理解多变量模型 关于对称破坏的注意事项
假设我有一个带有4个变量的数据框。我想看看是否可以在所有变量上生成伽马混合的后验,目的是为每 -
如何在pymc3中适应用户定义的混合物分布?
我打算混合使用用户定义的分布。对于初学者,我首先想学习如何使用常规的高斯混合来做到这一点。 -
在课程分配之间切换
我正在尝试通过将IR光谱视为峰值,变化的基线和残留噪声的总和来对IR光谱进行建模。峰形和基线模型 -
具有二项式权重的高斯混合模型
在我的贝叶斯推理项目中,我可能看起来像: <img src="https://latex.codecogs.com/gif.latex?P%28x%7Cn%2Cp%2C%5Cl -
为什么即使我不包含任何观察结果,pymc3仍可以运行?
即使我不包含任何观察值,pymc3仍会运行并为我提供结果。难道这只是从先验取样的可能性吗? ''' -
PyMC3:Spyder中的RuntimeError
我正在学习使用PyMC3。但是,每当我尝试在Spyder 4.0.0中运行MCMC模拟时,都会收到以下RuntimeError: <bloc -
每个维度具有不同内核的3D高斯过程
我正在尝试在Python中实现3D高斯过程。函数的输出取决于两个轴,分别称为x和y,这两个轴具有不同的均