Описание тега probabilistic-programming
Вероятностный язык программирования (PPL) - это язык программирования, предназначенный для описания вероятностных моделей и последующего вывода в этих моделях. PPL тесно связаны с графическими моделями и байесовскими сетями, но они более выразительны и гибки.
2
ответа
Имитация данных жирного хвоста в R
Мне нужно смоделировать данные в R с распределением с толстым хвостом, и я никогда не смоделировал данные, прежде чем я не уверен, с чего начать. Я посмотрел в FatTailsR пакет, но документация довольно загадочная, и я не могу найти какие-либо очевид…
25 фев '19 в 21:27
0
ответов
Гамма-распределение в сыром Python
Я хочу узнать, как компьютеры моделируют выборку из дистрибутивов. Например, как я могу сделать выборку из гамма-дистрибутива без каких-либо библиотек? Я не хочу звонить np.random.gamma, Я хочу знать, как это делается алгоритмически. Я пытался смотр…
02 май '18 в 15:46
0
ответов
Решение ODE в PYMC3
Здесь я хочу оценить параметры (гамма и омега) затухающего гармонического осциллятора, заданного йХ ^2/ дт ^2+ гамма * аЯ / дт +(2* пи * омега)^2* Х =0. (Мы можем добавить белый гауссовский шум в систему.) import pymc import numpy as np import scipy…
12 дек '16 в 20:48
1
ответ
Как рассчитать параметры суммы коррелированных гауссовых вариаций?
Это тривиально для самостоятельного случая. Согласно Wiki, если они коррелированы, ковариация Z последний член в квадратном корне на самом деле является ковариацией X и Y, а именно cov(X,Y). Я просто не знаю, как вычислить этот термин. Есть ли у ва…
10 фев '19 в 13:54
1
ответ
Как сохранить объект PyStan в двоичном виде?
Я хочу сохранить промежуточные файлы на этапах вероятностного программирования с использованием Stan, таких как fit объект, см. SWE ниже, в файл, чтобы я мог загрузить его позже для дальнейшего использования. Стэн компилирует модели в C++, и после к…
29 мар '18 в 21:15
0
ответов
Медленный, лежащий в основе тренд со случайным блужданием или гауссовским процессом
Я пытаюсь приспособить модель PyMC3 к некоторым данным, касающимся продаж с течением времени. Вот краткое описание: N продавцов каждый продает определенное количество виджетов в неделю Мы предполагаем, что каждый продавец продает виджеты с разной ср…
24 окт '18 в 19:29
2
ответа
Дисперсия функции комбн
Я использовал чудесную функцию combn из пакета утилит. Эта функция создает все возможные комбинации без повторения описания Combn. Я собираюсь представить одно использование функции, которую мне нужно сделать, но она не определена в функции combn. Я…
07 ноя '18 в 17:39
1
ответ
Моделирование пуассоновского RV с неизвестным числом структурных изменений
У меня есть некоторые данные для взаимодействия с пользователем за последние 365 дней. У меня есть основания полагать, что произошло несколько событий, которые изменяют частоту взаимодействия пользователей. Модель выглядит следующим образом: Предпол…
29 ноя '18 в 18:38
1
ответ
Запрос DTProbLog
Я использую DTProblog в версии 2.1.0.34 ProbLog, загруженной из репозитория bitbicker по адресу https://bitbucket.org/problog/problog/src/develop/. Чтобы запустить программу, которая использует dtproblog я набираю на терминале $ problog dt program.p…
29 дек '18 в 11:50
1
ответ
Скрытая марковская модель с новыми невидимыми наблюдениями
Я пытаюсь использовать скрытую марковскую модель, но у меня проблема в том, что мои наблюдения представляют собой триплеты непрерывных значений (температура, влажность и т. Д.). Это означает, что я не знаю точное количество моих возможных наблюдений…
22 авг '18 в 10:14
1
ответ
Как я могу найти общую вероятность байесовской сети для трех непрерывных случайных величин
Байесовская сеть Для сети, подобной указанному выше ориентированному графу, как найти общую вероятность трех непрерывных случайных величин A,B,C.
24 сен '18 в 11:02
1
ответ
Поджигатель против Пимц? В чем разница между этими вероятностными структурами программирования?
Я использовал "Англиканец", который основан на Clojure, и я думаю, что это не хорошо для меня. Плохие документы и слишком маленькое сообщество, чтобы найти помощь. Кроме того, я до сих пор не могу познакомиться с языками на основе Scheme. Поэтому я …
19 янв '18 в 05:27
2
ответа
Ошибка: неконстантное выражение не может быть сужено от типа 'npy_intp' до 'int'
Я пытаюсь запустить следующую модель, но она не работает во время компиляции: import numpy as np import pymc3 as pm def sample_data(G=1, K=2): # mean proportion ([0,1]) for each g p_g = np.random.beta(2, 2, size=G) # concentration around each p_g c_…
09 июл '18 в 05:15
1
ответ
Является ли вероятностная перспектива хорошим методом для коммерческого прогнозирования тенденций предпочтений клиентов?
Существует компания, которая предоставляет 200 продуктов для своих 8000 клиентов. Среднее количество клиентов, купивших продукты, составляет 10. Некоторые крупные клиенты могут купить 20 или более продуктов. Основные продукты являются горячими, тепе…
06 сен '18 в 09:53
1
ответ
Диаграммы влияния / Модели принятия решений в Stan и PyMC3
Можно ли писать модели принятия решений в Stan или PyMC3? Под этим я подразумеваю: мы определяем не только распределение случайных величин, но также определение переменных решения и полезности и определяем решения, максимизирующие ожидаемую полезнос…
17 ноя '18 в 23:55
0
ответов
NotImplementedError: Невозможно преобразовать ограничения _Boolean Невозможно преобразовать ограничения _Boolean при запуске svi.step() в pyro (pyro-ppl)
Я пытаюсь реализовать байесовскую сеть в пиро (pyro-ppl). Вот мой код модели: import torch,pyro from pyro.infer import SVI, Trace_ELBO from torch.distributions.constraints import unit_interval,boolean,interval import pyro.contrib.autoguide as ag imp…
20 фев '19 в 06:10
0
ответов
Pyro: простой пример обратной графики с использованием SVI не работает
Я новичок в пиро и пытаюсь реализовать простую задачу обратной графики, включающую в себя оценку координат точек треугольника, представленных на черно-белом изображении 32x32. Поэтому я определил порождающую модель, которая генерирует 3 равномерно с…
15 фев '19 в 18:41
0
ответов
Определение априора для комбинации непрерывных и бинарных предикторов для запуска байесовской линейной регрессии с использованием цепочки Маркова Монте-Карло
Я пытаюсь запустить байесовскую линейную регрессию, используя цепочку Маркова Монте-Карло в PyMC3. Я пытаюсь установить приоритет для моей проблемы, где мой ответ является непрерывной переменной, и у меня есть 12 предикторов (8 двоичных и 4 непрерыв…
24 мар '19 в 15:46
0
ответов
Обусловливающая случайная величина PyMC3 для нескольких дискретных родителей
Недавно я начал заниматься вероятностным программированием с использованием PyMC3. В моем сценарии у меня есть 3 случайные величины: On, Triangle и X, так что X зависит от треугольника и On. Triangle и On следуют за распределениями Бернулли, и в зав…
30 мар '19 в 14:07
0
ответов
Является ли вероятностное программирование адекватным инструментом для задач, аналогичных "доверительному интервалу биномиальной пропорции"?
У меня есть следующие настройки (абстрагироваться): переменная Бернулли z параметра p (неизвестно) значение которого обычно зависит от переменной x (с очень многими измерениями) У меня много наблюдений (x,z) Я хотел бы оценить параметр p z. Я рассмо…
09 май '19 в 12:15