Описание тега pymc3
PyMC3 - это модуль Python, который реализует байесовские статистические модели и алгоритмы подбора, включая цепь Маркова Монте-Карло. Его гибкость и расширяемость делают его применимым для большого набора проблем. Наряду с функциональными возможностями выборки ядра PyMC3 включает методы для обобщения вывода, построения графиков, проверки согласия и диагностики сходимости.
1
ответ
Надежная байесовская корреляция с PyMC3
Это дополнительный вопрос по анализу байесовской корреляции, как описано в этом примере для PyMC2. Я успешно перенес ненасильный подход, в котором используется многомерное нормальное распределение, на PyMC3, но я борюсь с надежной версией, где вмест…
19 окт '16 в 09:04
0
ответов
Меченый LDA(скрытое распределение дирихле) в PyMC3
Я пытаюсь создать модель с меткой LDA, как описано в этой статье (раздел 3.2). То, что я до сих пор это: # settings entityTypesSize = 100 minibatchSize = 10 entityStringsSize = 100 model = pm.Model() with pm.Model() as model: alpha = pm.Gamma(alpha=…
13 дек '16 в 12:30
1
ответ
Как добавить ограничения к параметрам в модели pymc3?
Я следовал за первым уроком в pymc3 относительно линейной регрессии. Я попытался адаптировать его к другой функции, которая: Y_obs = log (x+a)^2 / (x-c)^2 Как вы можете видеть, может быть предпочтительнее c был отрицательным. Таким образом, мне инте…
16 май '17 в 11:03
1
ответ
Расчет размера байесовской сетевой модели
Как рассчитать размер (хранилища) модели Bayesia Network с n узлами / объектами / столбцами / атрибутами и k дугами? Модель может быть сгенерирована через pymc или гранат.
03 май '17 в 08:19
1
ответ
Параметры для подогнанного распределения
При поиске наиболее подходящего распределения для моего набора данных получилось экспоненциально измененное нормальное распределение со следующими параметрами: K=10.84, loc=154.35, scale=73.82 Сципи дает нам возможность проанализировать среднее знач…
20 мар '18 в 21:12
2
ответа
Можно ли использовать операторы if в детерминированной функции PyMC?
После прочтения вероятностного программирования и байесовских методов для хакеров Кэма Дэвидсона-Пилона я решил попробовать свои силы в задаче изучения скрытой марковской модели (HMM) с PyMC. Пока что код не взаимодействует, но из-за устранения непо…
14 авг '15 в 22:48
1
ответ
Pymc3: как определить упорядоченный вектор параметров
Я пытаюсь сделать упорядоченную логистическую регрессию, одним из параметров которой является упорядоченный вектор точек среза. Я не уверен, как я могу их определить. Один очень глупый способ, который я придумал, - просто определить каждый компонент…
30 мар '17 в 09:15
0
ответов
Индекс Python Pymc3 Out of Bounds
Я работаю в сфере страхования и хотел бы сравнить наши стандартные регрессионные модели GLM Пуассона с байесовскими моделями. Однако я не уверен, как включить в модель как категориальные, так и непрерывные предикторы. Я попробовал код ниже: import p…
09 окт '18 в 20:33
1
ответ
Выборка из задней части с использованием пользовательского правдоподобия в pymc3
Я пытаюсь создать пользовательскую вероятность, используя pymc3. Распределение называется Обобщенным максимальным правдоподобием (GEV), которое имеет параметры местоположения (loc), масштаба (scale) и shape (c). Основная идея состоит в том, чтобы вы…
10 апр '17 в 14:00
0
ответов
pymc3 в дампах ядра windows10/cygwin64/python3.6 в операторе импорта
Любые мысли о том, что попробовать, когда установка pymc3, используя pip, работает безупречно, но как только выполняется оператор import pymc3, Python3.6 coredumps? $ python3.6 Python 3.6.1 (по умолчанию, 21 марта 2017 г., 21:49:16) [GCC 5.4.0] в cy…
27 янв '18 в 20:25
1
ответ
Проблемы с производительностью PyMC3 при использовании N-образного сэмплера: менее 2 итераций в секунду с простой моделью
Я пытаюсь понять, в чем проблема со следующим кодом: import pymc3 as pm import theano as t X = t.shared(train_new) features = list(map(str, range(train_new.shape[1]))) with pm.Model() as logistic_model: glm = pm.glm.GLM(X, targets, labels=features, …
27 окт '17 в 14:26
2
ответа
Почему значения трасс имеют периоды (нежелательной) стабильности?
У меня довольно простой набор тестовых данных, который я пытаюсь согласовать с pymc3. Результат, генерируемый traceplot, выглядит примерно так . По сути, трассировка всех параметров выглядит так, как будто есть стандартная "гусеница" на 100 итераций…
06 сен '17 в 15:33
0
ответов
pymc3: выборка NUTS, множественная иерархическая модель, распределение по Wishart
У меня проблемы с выборкой NUTS в иерархической модели в pymc3. Я сделал несколько более простых моделей в pymc3 без каких-либо проблем, но с этим заданием я не могу двигаться. Может кто-то помочь мне, пожалуйста? Данные можно получить здесь: cars20…
28 янв '17 в 12:21
2
ответа
Как сэмплировать несколько цепочек в PyMC3
Я пытаюсь сэмплировать несколько цепочек в PyMC3. В PyMC2 я бы сделал что-то вроде этого: for i in range(N): model.sample(iter=iter, burn=burn, thin = thin) Как мне сделать то же самое в PyMC3? Я видел аргумент njobs в методе sample, но он выдает ош…
12 дек '14 в 15:22
0
ответов
Простая тематическая модель PyMC3
Я пытаюсь реализовать очень простую модель темы в PyMC3, и у меня возникла проблема с получением ее в качестве примера. Я уверен, что проблема в функции 'p' в том, как я пытаюсь получить доступ к переменной 'theta'. Тета на самом деле не список, но …
12 сен '16 в 23:43
1
ответ
PYMC3: у NUTS есть трудности с выборкой из иерархической модели с нулевым раздувом
Я пытаюсь повторить анализ данных из статьи Ричарда МакЭлрита, в которой он снабдил данные иерархической гамма-моделью с нулевым раздуванием. Данные об охоте возвращаются около 15000 Охотничьи поездки с о 150 охотники старше двадцати лет. Поскольку …
23 фев '17 в 07:42
1
ответ
Модель многомерной смеси PyMC3: ограничение компонентов не пустыми
Я внедряю персонализированную смесь многомерных гауссовых регрессий в pymc3 и столкнуться с проблемой с пустыми компонентами. Обратившись к связанному примеру модели смеси PyMC3, я попытался реализовать модель с использованием одномерных нормалей, н…
16 фев '16 в 17:18
1
ответ
Может ли кто-нибудь объяснить более четкую "программную" часть вероятностного программирования?
Обычно в документах по вероятностным средам программирования я могу прочитать много о MCMC, но не очень о программировании. У каждого примера, который я вижу, обычно есть только очень короткая и простая вероятностная программа. Обычно они составляют…
21 ноя '17 в 16:29
1
ответ
Неспособность адаптировать pymc2 в pymc3
Может кто-нибудь сказать мне, что не так в моем коде ниже? Я случайный пользователь pymc2, как правило, для решения физических уравнений. У меня проблемы с адаптацией к pymc3, и документация мне кажется неясной. Также я не узнал свою проблему на фор…
27 янв '17 в 12:15
1
ответ
Как создать предыдущие переменные из словаря?
У меня есть большое количество приоров, которые можно поместить в словарь. Для простоты, давайте использовать следующий пример, содержащий только 3 приоры: d = {'a1':{'name':'a1','lower':0,'upper':10},\ 'a2':{'name':'a2','lower':0,'upper':10},\ 'a3'…
13 фев '17 в 17:49