pymc

2зной

1ответ

Байесовский лассо с использованием PyMC3

Я пытаюсь воспроизвести результаты этого tutorial (см. Регрессию LASSO) на PyMC3. Как прокомментировал этот reddit thread, смешивание для первых двух коэффициентов не было хорошим, потому что переменн

4зной

1ответ

переполнение памяти в Python с использованием pymc

По-видимому, простой код для MCMC в Python вызывает огромное использование памяти (> 15 ГБ), хотя я использую брандмауэр. Это происходит всякий раз, когда я использую массивы наблюдаемых переменных в

3зной

1ответ

Используя комплексную вероятность в PyMC3

pymc.__version__ = '3.0' theano.__version__ = '0.6.0.dev-RELEASE' Я пытаюсь использовать PyMC3 со сложной функцией правдоподобия: Первым вопросом: возможно ли это? Вот моя попытка использования Tho

2зной

1ответ

Интерпретация задних распределений пробега MCMC с использованием pymc

pymc это здорово! Это действительно открыло мой мир для MCMC, так что спасибо за его кодирование. В настоящее время я использую pymc для оценки некоторых параметров и доверительных интервалов путем по

3зной

2ответ

Как определить размер шага при использовании алгоритма Metropolis-Hastings

У меня есть простой вопрос относительно алгоритма Metropolis-Hastings. Предположим, что распределение имеет только одну переменную x, а диапазон значений x равен s = [- 2^31,2^31]. В процессе выборки

0зной

1ответ

с использованием декораторов для определения моделей в PyMC

ниже - один из способов определения двух случайных случайных величин случайных чисел Бернулли, один в зависимости от другого с декораторами. модель предназначается, чтобы быть: p(A) = 0.5 p(B=True|A=

2зной

1ответ

Несколько монет из одного примера монетного двора в PyMC

Попытка узнать PyMC, перенеся некоторые из моделей из книги «Выполнение байесовского анализа данных» (Kruschke). Один из основных примеров (из главы 9) состоит в том, чтобы предположить, что набор мон